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《数据仓库监控工程师简历模板.doc》

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数据仓库监控工程师简历模板.doc

《数据仓库监控工程师简历模板》

【个人信息】

姓名:张明 | 性别:男 | 年龄:32岁

联系电话:+86 138-XXXX-XXXX | 电子邮箱:zhangming@datawarehouse.com

现居地:上海市浦东新区 | 求职意向:数据仓库监控工程师

期望薪资:25K-35K/月 | 到岗时间:1个月内

【教育背景】

2010.09-2014.06 清华大学 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、分布式计算、算法设计与分析

毕业论文:《基于Hadoop的实时数据仓库性能优化研究》

2014.09-2017.06 北京大学 计算机应用技术专业 硕士

研究方向:大数据处理与监控、数据仓库架构设计

学术成果:发表SCI论文2篇(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)、参与国家自然科学基金项目1项

【技术技能】

核心技能:

- 数据仓库监控:精通Teradata、Oracle、Greenplum等传统数据仓库监控,熟悉Snowflake、BigQuery等云数据仓库监控体系

- 监控工具:熟练使用Prometheus+Grafana搭建可视化监控平台,掌握Zabbix、Nagios等传统监控工具

- 性能调优:具备ETL流程优化、索引设计、查询重写等能力,曾将某金融客户数据仓库查询响应时间降低65%

- 自动化运维:熟悉Python/Shell脚本开发,能编写自动化监控脚本和告警规则

- 故障诊断:掌握AWR报告分析、执行计划解读、锁等待分析等诊断方法

辅助技能:

- 数据库:Oracle Certified Professional (OCP)、MySQL DBA认证

- 云计算:AWS Certified Solutions Architect、阿里云ACE认证

- 编程语言:Python(熟练)、Java(基础)、SQL(精通)

【工作经历】

2017.07-2020.12 腾讯科技(深圳)有限公司 高级数据仓库工程师

职责与成果:

- 主导微信支付数据仓库监控体系建设,设计包含120+监控指标的告警矩阵,实现故障发现时间从30分钟缩短至5分钟

- 开发自动化巡检系统,通过Python脚本每日执行200+检查项,生成可视化报告,减少人工巡检工作量70%

- 优化Teradata数据仓库存储结构,通过分区策略调整和压缩技术,节省存储成本40%,查询性能提升35%

- 参与腾讯云TDSQL数据仓库监控模块开发,设计多维度监控看板,支持PB级数据实时监控

2021.01-至今 阿里巴巴集团 数据仓库监控专家

职责与成果:

- 构建阿里云MaxCompute数据仓库智能监控平台,集成机器学习算法实现异常检测准确率92%

- 设计跨集群资源监控方案,统一管理5个地域、200+节点的数据仓库集群,资源利用率提升25%

- 开发实时数据质量监控系统,通过规则引擎实现100+数据质量指标自动校验,数据准确率提升至99.99%

- 主导双十一大促期间数据仓库稳定性保障,制定分级监控策略,实现零重大故障

- 培养3人监控团队,制定《数据仓库监控规范V2.0》,被集团内部推广使用

【项目经验】

项目一:某银行核心数据仓库监控升级项目(2022.03-2022.09)

项目背景:客户原有监控系统无法满足PB级数据仓库需求,故障定位耗时超过2小时

职责:

- 担任技术负责人,设计基于Prometheus+Grafana的监控架构

- 开发自定义Exporter采集Greenplum集群指标,实现秒级数据采集

- 配置智能告警策略,通过时间序列分析减少无效告警70%

成果:

- 监控覆盖度从65%提升至98%

- 平均故障修复时间(MTTR)从120分钟降至18分钟

- 项目获客户年度最佳技术改进奖

项目二:电商平台实时数据仓库监控系统(2021.06-2021.12)

项目背景:业务部门需要实时监控用户行为数据,原有批处理监控延迟过高

职责:

- 设计Flink流式监控方案,实现每分钟数据质量校验

- 开发可视化大屏,集成20+关键指标实时展示

- 建立监控数据仓库,存储历史监控数据供分析使用

成果:

- 监控延迟从15分钟降至1分钟内

- 发现并修复数据倾斜问题3处,提升计算效率40%

- 系统支撑每日10亿+事件处理

项目三:医疗数据仓库性能优化项目(2020.04-2020.10)

项目背景:客户数据仓库查询响应时间超过5分钟,影响临床决策

职责:

- 使用AWR报告定位性能瓶颈,发现索引缺失和统计信息过期问题

- 重写复杂SQL查询,将嵌套子查询改为JOIN操作

- 实施物化视图策略,预计算常用聚合指标

成果:

- 平均查询响应时间从320秒降至110秒

- 资源消耗降低35%,年节省成本120万元

- 获客户书面表扬信

【专业认证】

2018.05 Oracle Certified Professional, Database 12c Administrator

2019.03 Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCA-131)

2020.11 AWS Certified Solutions Architect – Associate

2021.06 阿里云ACE认证(阿里云架构师专家)

2022.09 Prometheus官方认证工程师

【自我评价】

1. 具备6年数据仓库监控领域实战经验,熟悉从传统数据仓库到云数据仓库的全栈监控技术

2. 擅长通过技术手段解决业务痛点,曾主导3个千万级项目落地,累计为客户节省成本超500万元

3. 保持对新技术的学习热情,每年投入100+小时研究新兴监控技术和工具

4. 具备优秀的跨团队协调能力,在阿里期间同时支持5个业务部门的数据仓库监控需求

5. 注重文档规范和知识传承,编写技术文档20+万字,培养初级工程师8名

【关键词】数据仓库监控工程师、Prometheus、Grafana、Teradata、Snowflake、性能调优、自动化运维、Python、SQL、Zabbix、Nagios、AWR报告、执行计划、数据质量、实时监控、云数据仓库、故障诊断、ETL优化、索引设计、资源利用率

【简介】本文是一份数据仓库监控工程师的专业简历模板,涵盖教育背景、技术技能、工作经历、项目经验等核心模块。申请人拥有清华大学本科和北京大学硕士学历,6年腾讯和阿里工作经验,精通传统与云数据仓库监控技术,主导过多个千万级监控项目,具备从架构设计到故障诊断的全栈能力,持有OCP、AWS、阿里云ACE等多项专业认证。

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