ETL数据调度工程师简历模板

《ETL数据调度工程师简历模板》

一、个人信息

姓名：张伟

性别：男

年龄：32岁

联系方式：手机：138xxxx5678 | 邮箱：zhangwei@example.com

现居地：北京市朝阳区

求职意向：ETL数据调度工程师

期望薪资：25K-35K/月（可协商）

到岗时间：1个月内

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、操作系统、计算机网络、算法设计与分析、大数据技术基础

学术成果：

• 参与国家级科研项目《基于云计算的海量数据存储与处理》，负责数据清洗模块开发

• 发表EI论文《一种高效的数据ETL流程优化方法》（第二作者）

• 获2013年全国大学生数学建模竞赛二等奖

三、工作经历

2014.07-2018.12 | 某知名互联网公司 | 数据工程师

职责描述：

• 负责公司核心业务系统的ETL流程设计与开发，搭建基于Informatica的ETL框架，实现日均处理10TB+数据的调度系统

• 优化数据仓库分层结构，将ODS层到DW层的加载效率提升40%，减少夜间批处理窗口时间2小时

• 设计并实现数据质量监控体系，通过规则引擎自动检测数据异常，准确率达99.2%

• 主导跨部门数据治理项目，制定数据标准32项，解决数据孤岛问题，提升数据可用性

• 开发自动化运维平台，实现ETL作业的故障自愈，SLA达标率从92%提升至98.5%

项目成果：

• 构建实时数据管道，将用户行为数据延迟从15分钟降至3分钟以内

• 优化Hive查询性能，通过分区裁剪和索引优化，使复杂查询响应时间缩短60%

• 设计数据血缘追踪系统，实现从源系统到报表的全链路追踪，定位问题效率提升80%

2019.01-至今 | 某金融科技公司 | 高级ETL工程师/团队技术负责人

职责描述：

• 带领5人团队负责公司大数据平台的ETL架构设计，采用Airflow+Spark构建分布式调度系统，支持每日500+作业调度

• 设计并实现基于Kafka的实时数据采集层，处理峰值每秒10万条交易数据

• 开发数据安全模块，实现字段级数据脱敏和动态权限控制，通过等保三级认证

• 建立ETL开发规范和代码审查机制，将代码缺陷率从15%降至3%以下

• 主导技术分享会每月2次，培养3名中级工程师独立负责模块开发

项目成果：

• 构建智能调度引擎，根据作业优先级和资源使用情况动态调整执行顺序，资源利用率提升35%

• 实现ETL作业的版本控制和回滚机制，故障恢复时间从2小时缩短至15分钟

• 开发数据质量看板，实时展示关键指标达标情况，问题响应速度提升4倍

四、专业技能

1. ETL工具与框架：

• 精通Informatica PowerCenter、Talend、DataStage等商业ETL工具

• 熟练使用Airflow、Oozie、Azkaban等开源调度框架

• 掌握Kettle、SSIS等轻量级ETL工具

2. 大数据处理技术：

• 精通Hadoop生态：HDFS、Hive、HBase、Spark、Flink

• 熟悉Kafka、Flume等实时数据采集技术

• 掌握数据仓库建模方法（星型模型、雪花模型、数据集市）

3. 数据库与SQL：

• 精通Oracle、MySQL、PostgreSQL等关系型数据库

• 熟练编写复杂SQL查询、存储过程、触发器

• 了解NoSQL数据库：MongoDB、Redis、Cassandra

4. 编程与脚本：

• 精通Python，用于ETL作业开发、自动化脚本编写

• 熟悉Shell脚本，用于作业调度和系统运维

• 了解Java，用于定制化ETL组件开发

5. 数据质量与治理：

• 掌握数据质量评估方法（完整性、准确性、一致性、及时性）

• 熟悉数据标准制定、元数据管理、主数据管理

• 了解数据血缘分析、影响分析技术

6. 云平台与容器化：

• 熟悉AWS EMR、阿里云MaxCompute等云数据服务

• 了解Docker、Kubernetes在ETL环境中的应用

五、项目经验

项目一：金融风控数据平台ETL重构（2021.03-2021.12）

项目背景：原系统采用传统ETL工具，无法满足实时风控需求，作业调度混乱，数据质量差

职责与成果：

• 设计基于Spark Streaming的实时ETL架构，处理每秒2万条交易数据，延迟

• 开发数据校验模块，实现100+条业务规则的自动检查，数据准确率提升至99.99%

• 构建可视化调度平台，支持作业依赖关系展示和手动触发，运维效率提升60%

• 项目获公司年度技术创新奖，相关专利正在申请中

项目二：电商用户画像系统建设（2020.05-2020.11）

项目背景：用户行为数据分散在多个系统，缺乏统一标签体系，无法支持精准营销

职责与成果：

• 设计用户数据ETL流程，整合10+个数据源，构建ODS、DWD、DWS、ADS四层数据仓库

• 开发用户标签计算引擎，生成200+个用户标签，标签覆盖率达95%

• 实现标签数据的实时更新，支持T+1和实时两种模式，满足不同业务场景需求

• 系统上线后，营销活动转化率提升25%，用户复购率提升18%

项目三：医疗大数据平台建设（2018.03-2018.09）

项目背景：医院各系统数据标准不统一，存在大量重复和错误数据，影响科研分析

职责与成果：

• 设计数据清洗规则，处理100+万条异常记录，数据完整率从75%提升至98%

• 构建主数据管理系统，统一患者、医生、药品等基础数据，减少数据冗余30%

• 开发数据导出模块，支持多种格式（CSV、Excel、JSON）和压缩方式，满足科研需求

• 项目通过HIMSS六级认证，相关成果在《中国数字医学》发表

六、证书与培训

• CDMP（认证数据管理专业人士） | DAMA国际 | 2022.05

• 阿里云ACE（大数据工程师）认证 | 阿里云 | 2021.11

• Informatica Certified Professional | Informatica | 2017.08

• 参加《大数据治理与架构设计》高级研修班 | 中国信息通信研究院 | 2020.03

• 完成《基于Spark的大数据处理》在线课程 | Coursera | 2019.06

七、自我评价

• 具备8年ETL数据调度领域经验，熟悉从数据采集、清洗、转换到加载的全流程，能独立完成复杂ETL项目的设计与实施

• 精通多种ETL工具和大数据技术栈，能根据业务需求选择合适的技术方案，具备架构设计能力

• 注重数据质量和系统稳定性，有完善的数据监控和故障处理机制设计经验，能保障系统高可用

• 具备良好的团队协作精神和沟通能力，能跨部门协调资源，推动项目顺利实施

• 持续学习新技术，关注行业动态，能将前沿技术应用到实际工作中，提升系统性能

八、语言能力

• 英语：CET-6（623分），可熟练阅读英文技术文档，进行技术交流

• 中文：普通话一级甲等

关键词：ETL数据调度工程师、Informatica、Airflow、Spark、数据仓库、数据质量、大数据处理、Python、Shell、金融风控、用户画像、医疗大数据

简介：本文是一份ETL数据调度工程师的求职简历模板，全面展示了求职者的教育背景、工作经历、专业技能、项目经验、证书培训、自我评价和语言能力。内容涵盖从传统ETL工具到开源调度框架，从关系型数据库到大数据技术栈，从数据质量管控到系统架构设计，体现了求职者在ETL领域的深厚积累和综合能力，适合有5年以上经验的ETL工程师参考使用。