【ETL工程师简历模板】
一、个人信息
姓名：张伟
性别：男
年龄：32岁
联系方式：138****1234
电子邮箱：zhangwei@etl.com
求职意向：ETL工程师
期望薪资：20K-25K/月
到岗时间：1个月内
工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2010.09-2014.06 清华大学 计算机科学与技术 本科
主修课程：数据结构、数据库系统、算法设计、操作系统、计算机网络
GPA：3.8/4.0（专业前10%）
2014.09-2017.06 北京大学 软件工程 硕士
研究方向：大数据处理、数据仓库、ETL流程优化
毕业论文：《基于Hadoop的分布式ETL系统设计与实现》
三、专业技能
1. 数据抽取（Extract）
- 精通SQL查询语言，能编写复杂嵌套查询、存储过程
- 熟悉Python/Java编程，使用PySpark/JDBC实现多源数据采集
- 掌握API接口调用、Web爬虫技术（Scrapy框架）
- 了解Kafka消息队列在实时数据采集中的应用
2. 数据转换（Transform）
- 熟练使用Informatica PowerCenter、Talend Open Studio等ETL工具
- 掌握数据清洗（去重、缺失值处理）、数据标准化、字段映射
- 具备复杂业务逻辑转换能力（如多表关联、条件分支处理）
- 熟悉Pandas/NumPy库进行离线数据处理
3. 数据加载（Load）
- 精通关系型数据库（Oracle/MySQL/SQL Server）的批量加载技术
- 了解NoSQL数据库（MongoDB/HBase）的写入优化
- 掌握Hive/Impala数据仓库的分区表加载策略
- 熟悉S3/HDFS文件系统的数据上传与权限管理
4. 性能优化
- 具备ETL作业调优经验（并行度设置、内存分配、索引优化）
- 熟悉数据倾斜解决方案（广播变量、分区重写）
- 掌握慢查询分析工具（EXPLAIN、AWR报告）
- 了解资源调度系统（YARN/Mesos）的配置管理
四、工作经历
2017.07-2020.12 腾讯科技 数据平台部 ETL高级工程师
项目1：用户行为分析系统ETL重构
- 设计基于Spark的分布式ETL流程，处理日均10亿条日志数据
- 优化数据加载效率，将全量加载时间从8小时缩短至2.5小时
- 开发数据质量监控模块，实现异常数据自动告警
项目2：广告投放效果评估平台
- 构建跨数据库（MySQL+Hive）的ETL管道，整合8个业务系统数据
- 实现增量同步机制，数据延迟控制在5分钟以内
- 编写技术文档，培训3名初级工程师掌握ETL开发规范
2021.01-至今 阿里巴巴集团 数据中台事业部 ETL技术专家
项目1：实时数仓建设项目
- 主导Flink+Kafka的实时ETL架构设计，支撑每秒10万条数据处理
- 开发通用数据转换组件，复用率提升40%
- 优化资源使用率，节省集群计算资源30%
项目2：跨境支付数据治理
- 建立数据血缘关系图谱，追踪200+个数据字段的流转路径
- 制定ETL开发标准，规范代码注释、变量命名等12项规范
- 开发自动化测试工具，ETL作业测试覆盖率达100%
五、项目经验
项目名称：金融风控数据平台ETL优化
项目周期：2022.03-2022.09
项目角色：技术负责人
项目描述：
- 针对原有ETL流程存在的性能瓶颈（单节点处理、全量同步），设计分布式改造方案
- 引入Spark SQL替代传统PL/SQL，实现PB级数据的并行处理
- 开发增量同步机制，通过时间戳+CDC技术减少70%的数据处理量
项目成果：
- 每日ETL作业执行时间从12小时降至3小时
- 资源消耗降低55%，年节省云计算成本200万元
- 获得公司年度技术创新奖
项目名称：医疗大数据平台建设
项目周期：2021.06-2021.12
项目角色：核心开发
项目描述：
- 构建符合HIPAA标准的数据采集系统，处理结构化/非结构化医疗数据
- 开发数据脱敏模块，实现18类敏感信息的自动识别与加密
- 建立数据质量评估体系，定义完整性、准确性等6个维度指标
项目成果：
- 通过国家卫健委数据安全认证
- 支撑3家三甲医院的科研数据分析需求
- 发表1篇EI会议论文《医疗数据ETL中的隐私保护技术》
六、证书与培训
2018.05 Oracle Certified Professional, Java SE 11 Developer
2019.03 Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCA-131)
2020.07 阿里云ACE认证（大数据方向）
2021.10 参加Databricks官方Spark培训课程
2022.05 获得CDA数据分析师（三级）认证
七、自我评价
1. 技术深度：具备5年+ETL开发经验，熟悉从传统数仓到实时数仓的全链路技术
2. 业务理解：能快速把握业务需求，设计符合业务场景的数据处理方案
3. 问题解决：擅长定位ETL作业中的性能瓶颈，提供可落地的优化方案
4. 团队协作：具有良好的沟通能力和文档编写习惯，能高效完成跨部门协作
5. 学习能力：持续关注大数据领域新技术，近期正在研究Delta Lake技术
八、附加信息
开源贡献：GitHub维护2个ETL相关开源项目（累计Star 300+）
技术博客：CSDN博客专家，撰写ETL技术文章50+篇
语言能力：英语CET-6（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）、技术沙龙组织者
关键词：ETL工程师、数据抽取、数据转换、数据加载、Informatica、Spark、Flink、Kafka、数据仓库、性能优化、大数据处理、Python、Java、SQL、Hadoop、Hive、实时数仓
简介：本简历详细展示了具有8年ETL开发经验的高级工程师的专业能力，涵盖教育背景、技能体系、项目经验、证书培训等多个维度，突出其在分布式计算、实时数据处理、性能调优等领域的核心技术优势，适用于互联网、金融、医疗等行业的大数据岗位申请。
