数据平台运维工程师简历模板

【数据平台运维工程师简历模板】

一、个人信息

姓名：张明 | 性别：男 | 年龄：30岁

联系方式：+86 138-XXXX-XXXX | 邮箱：zhangming@dataops.com

求职意向：数据平台运维工程师 | 工作地点：北京/上海/深圳

期望薪资：25K-35K·13薪 | 到岗时间：1个月内

二、教育背景

2012.09-2016.06 清华大学 计算机科学与技术 本科

主修课程：数据结构与算法、操作系统原理、数据库系统、分布式计算、云计算技术

毕业论文：《基于Hadoop的分布式日志分析系统设计与实现》

荣誉奖项：国家奖学金（2015）、全国大学生数学建模竞赛二等奖（2014）

三、工作经历

2018.07-至今 某科技集团 数据平台运维部 高级运维工程师

核心职责：

1. 负责集团大数据平台（Hadoop/Spark/Flink）的日常运维，管理300+节点集群，保障99.9%可用性

2. 设计并实施自动化运维体系，通过Ansible+Jenkins实现配置管理自动化，部署效率提升60%

3. 主导数据仓库ETL流程优化，将批处理作业执行时间从4小时缩短至1.5小时

4. 建立实时监控告警系统，集成Prometheus+Grafana监控100+关键指标，故障响应时间缩短至5分钟内

5. 制定灾备方案，完成跨机房数据同步测试，RTO

6. 指导3人运维团队，制定SOP文档20余份，组织月度技术分享会

项目成果：

• 2022年双十一期间，支撑日均PB级数据处理，0故障完成业务支撑

• 2021年主导HDFS存储优化项目，存储成本降低35%

• 开发智能诊断工具，自动识别85%常见故障类型

2016.07-2018.06 某互联网公司 运维开发工程师

核心职责：

1. 搭建公司首个基于OpenStack的私有云平台，管理50+虚拟机

2. 开发CMDB配置管理系统，实现IT资产全生命周期管理

3. 优化MySQL集群架构，将QPS从8000提升至25000

4. 建立自动化测试环境，CI/CD流水线覆盖率达90%

项目成果：

• 开发自动化部署工具，新业务上线周期从3天缩短至4小时

• 实施Zabbix监控系统，覆盖95%核心业务指标

四、专业技能

1. 操作系统：Linux（RedHat/CentOS）系统管理，内核参数调优，资源隔离技术

2. 大数据生态：Hadoop/HDFS/YARN深度运维，Spark优化，Flink实时计算，Hive/HBase管理

3. 数据库技术：MySQL集群管理，分库分表方案，慢查询优化，主从复制配置

4. 自动化工具：Ansible/SaltStack配置管理，Jenkins持续集成，ELK日志分析

5. 监控系统：Prometheus+Grafana监控体系，Zabbix企业级监控，自定义告警策略

6. 云平台技术：OpenStack/Kubernetes容器编排，AWS/阿里云服务使用经验

7. 编程能力：Python/Shell脚本开发，SQL优化，Java基础开发

8. 安全技术：防火墙配置，Kerberos认证，数据加密传输

五、项目经验

项目一：千万级用户行为分析平台运维（2021.03-2021.12）

项目角色：技术负责人

项目描述：支撑日均5000万条事件处理，存储PB级用户行为数据

技术方案：

• 构建Kafka+Flink+ClickHouse实时分析管道

• 设计冷热数据分离架构，热数据存SSD，冷数据转对象存储

• 实施动态资源分配，根据负载自动扩展Spark集群

项目成果：查询响应时间

项目二：金融风控系统高可用改造（2020.06-2020.11）

项目角色：核心运维

项目描述：保障7×24小时交易系统稳定运行

技术方案：

• 设计双活数据中心架构，实现应用级容灾

• 实施MySQL+Redis集群改造，消除单点故障

• 开发混沌工程测试平台，模拟100+故障场景

项目成果：系统可用性达99.99%，全年零重大故障

项目三：物流轨迹追踪系统优化（2019.04-2019.09）

项目角色：运维架构师

项目描述：处理日均2000万条物流数据

技术方案：

• 构建Elasticsearch集群，实现毫秒级轨迹查询

• 开发数据校验中间件，保证数据完整性

• 实施自动化扩容方案，应对业务峰值

项目成果：查询效率提升80%，运维人力减少50%

六、证书与培训

2022.05 阿里云ACE认证（大数据方向）

2021.09 CKA认证（Certified Kubernetes Administrator）

2020.03 Hadoop官方认证工程师（Cloudera CCAH）

2019.06 参加QCon全球软件开发大会（上海站）

2018.11 完成Google Cloud Professional Data Engineer培训

七、自我评价

1. 技术深度：6年大数据平台运维经验，精通Hadoop生态圈技术栈，具备从底层存储到上层计算的全链路优化能力

2. 架构能力：擅长设计高可用、可扩展的分布式系统架构，成功实施过多个千万级数据平台改造项目

3. 自动化思维：坚持"能自动化不手动"原则，开发过10+运维工具，显著提升团队效率

4. 问题解决：具备快速定位复杂问题的能力，曾解决过HDFS NameNode内存泄漏、Spark OOM等疑难杂症

5. 团队协作：良好的跨部门沟通能力，在技术团队与业务部门间建立有效协作机制

6. 学习能：持续关注技术发展趋势，每周投入10+小时进行技术学习与实践

八、附加信息

技术博客：https://blog.dataops.com（累计发布技术文章50+篇）

开源贡献：GitHub提交Hadoop/Spark相关PR 15+，Star项目3个

语言能力：英语CET-6（可熟练阅读英文技术文档），日语N3

兴趣爱好：马拉松爱好者（完成3次全马），技术社区活跃分子

【关键词】数据平台运维工程师、Hadoop、Spark、Flink、自动化运维、Prometheus、Ansible、高可用架构、分布式系统、监控告警、ETL优化、存储优化、CI/CD、云计算、Python脚本、故障诊断、灾备方案、技术文档、团队管理

【简介】本文为数据平台运维工程师求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、6年大数据平台运维工作经验（含3年高级工程师经历）、完整技术栈（Hadoop/Spark/Flink等）、3个典型项目案例、专业技能矩阵、证书培训及自我评价。突出自动化运维能力、高可用架构设计经验及千万级数据处理实践，适用于互联网、金融、物流等行业大数据运维岗位申请。