《数据仓库工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张XX
性别：男
年龄：32岁
联系电话：+86-138-XXXX-XXXX
电子邮箱：zhangxx@datawarehouse.com
求职意向：数据仓库工程师
期望薪资：25K-35K/月
工作地点：北京/上海/深圳
到岗时间：1个月内
二、教育背景
2010.09-2014.06 XX大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数据结构、数据库系统、操作系统、计算机网络、算法设计与分析、数据挖掘、机器学习
GPA：3.8/4.0（专业前10%）
荣誉奖项：国家奖学金（2013）、校级优秀毕业生（2014）
三、专业技能
1. 数据仓库设计
- 精通数据仓库分层架构（ODS、DWD、DWS、ADS）设计
- 熟悉维度建模（星型模型、雪花模型、星座模型）
- 掌握缓慢变化维（SCD）处理策略（Type1/Type2/Type3）
- 具备数据血缘分析与影响分析经验
2. ETL开发
- 熟练使用Informatica PowerCenter、DataStage、Kettle等ETL工具
- 精通SQL开发（MySQL、Oracle、PostgreSQL、Hive SQL）
- 熟悉Python/Shell脚本实现数据清洗与转换
- 掌握增量抽取、全量抽取、CDC（变更数据捕获）技术
3. 大数据技术栈
- Hadoop生态：HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase
- Spark生态：Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib
- 实时计算：Flink、Kafka、Storm
- 云平台：AWS Redshift、阿里云MaxCompute、腾讯云TDW
4. 数据库管理
- 精通Oracle、MySQL数据库设计与优化
- 熟悉PostgreSQL、Greenplum等MPP数据库
- 掌握数据库备份恢复、性能调优、高可用配置
5. 数据治理
- 熟悉数据质量管理体系（DQM）
- 掌握元数据管理工具（Atlas、Collibra）
- 了解数据安全与合规（GDPR、等保2.0）
四、工作经历
2018.07-至今 XX科技有限公司 高级数据仓库工程师
项目1：金融行业数据仓库重构（2020.03-2021.06）
- 主导从传统Teradata到阿里云MaxCompute的迁移项目，涉及100+张核心表的重构
- 设计分层架构（ODS→DWD→DWS→ADS），将数据延迟从小时级降低至分钟级
- 开发自动化ETL框架，实现任务依赖管理与异常报警，提升运维效率40%
- 构建数据质量监控体系，覆盖完整性、准确性、及时性三大维度，问题发现率提升60%
项目2：实时风控数据平台建设（2019.07-2020.02）
- 基于Flink+Kafka搭建实时计算引擎，支持每秒10万条数据的处理能力
- 设计宽表模型，将用户行为数据与风控规则关联，实现毫秒级响应
- 优化资源调度策略，降低集群CPU使用率30%，节省年度成本50万元
项目3：客户画像系统开发（2018.09-2019.06）
- 构建360°客户视图，整合10+业务系统数据，覆盖2000+用户标签
- 使用Spark MLlib实现用户分群模型，AUC值达0.85
- 开发可视化分析平台，支持自助式标签查询与下钻分析
2014.07-2018.06 XX信息技术有限公司 数据仓库工程师
项目1：电信行业经营分析系统（2016.03-2017.12）
- 参与数据仓库模型设计，构建话务、流量、收入三大主题域
- 开发Informatica ETL流程，处理每日500GB数据量
- 优化SQL查询性能，将复杂报表生成时间从2小时缩短至20分钟
项目2：物流轨迹追踪系统（2015.07-2016.02）
- 基于HBase存储亿级轨迹数据，实现按时间范围快速检索
- 开发Spark Streaming实时处理模块，监控车辆异常停留事件
- 构建地理围栏算法，准确率达98%
五、项目经验
项目名称：某银行数据湖建设项目（2021.07-2022.03）
项目角色：技术负责人
项目描述：构建企业级数据湖，整合结构化与非结构化数据，支持多业务部门用数需求
技术栈：Hadoop 3.0、Hive 3.1、Spark 2.4、HBase 2.2、Atlas 2.0
主要贡献：
- 设计数据湖分层架构（Raw Zone→Clean Zone→Feature Zone→Application Zone）
- 开发数据入湖标准流程，支持结构化（JDBC）、半结构化（Log）、非结构化（Image）数据接入
- 实现元数据自动采集与血缘分析，提升数据发现效率50%
- 搭建数据安全体系，包括字段级脱敏、行级权限控制、审计日志追踪
项目成果：
- 存储规模达5PB，日均处理数据量20TB
- 支持10+业务系统用数需求，报表生成速度提升3倍
- 通过等保2.0三级认证
项目名称：某电商平台实时推荐系统（2022.04-2022.10）
项目角色：核心开发
项目描述：基于用户行为数据构建实时推荐引擎，提升商品转化率
技术栈：Flink 1.13、Kafka 2.8、Redis 6.0、HBase 2.4
主要贡献：
- 设计双流JOIN架构，实时关联用户画像与商品特征
- 实现基于LSTM的时序预测模型，预测准确率提升15%
- 优化Flink状态管理，将Checkpoint时间从5分钟缩短至1分钟
项目成果：
- 推荐响应时间
- 商品点击率提升12%，转化率提升8%
- 日均处理用户行为事件10亿条
六、证书与培训
2022.05 CDMP（Certified Data Management Professional）认证
2021.08 阿里云ACE（Alibaba Cloud Certified Expert）大数据认证
2019.11 Cloudera Certified Administrator (CCA175)
2018.06 Oracle Certified Professional (OCP)
2023.03 参加DataCon大数据安全竞赛，获全国前十
2022.09 完成Coursera《Data Warehousing for Business Intelligence》专项课程
七、自我评价
1. 技术深度：8年数据仓库领域经验，精通从数据建模到ETL开发全流程，熟悉Hadoop/Spark生态及云数据仓库
2. 业务理解：具备金融、电信、物流等多行业数据项目经验，能准确把握业务需求并转化为技术方案
3. 问题解决：擅长性能调优与故障排查，曾解决Hive查询卡顿、Spark内存溢出等复杂问题
4. 团队协作：良好的沟通能力，在跨部门项目中担任技术接口人，推动项目顺利交付
5. 学习能力：持续关注数据领域新技术，自学Flink实时计算并应用于生产环境
八、附加信息
开源贡献：GitHub维护数据仓库工具集（https://github.com/zhangxx/dw-tools），获500+星标
技术博客：CSDN专栏作者，撰写数据仓库相关技术文章30+篇，阅读量超10万次
语言能力：英语CET-6（580分），可熟练阅读英文技术文档
兴趣爱好：马拉松爱好者（完成3次全马），数据可视化设计
关键词：数据仓库工程师、ETL开发、Hadoop生态、Spark实时计算、Flink流处理、维度建模、数据治理、金融数据仓库、云数据仓库、CDMP认证
简介：本文是一份完整的数据仓库工程师求职简历，涵盖个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、证书培训、自我评价及附加信息八大模块。突出展示了候选人在数据仓库设计、ETL开发、大数据技术栈、数据库管理等方面的专业能力，通过金融、电信、物流等行业项目经验体现业务理解与技术落地能力，同时强调了CDMP认证、阿里云ACE认证等资质背书，适合应聘中高级数据仓库工程师岗位。
