ETL数据质量工程师简历模板
《ETL数据质量工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张伟
性别：男
年龄：32岁
联系方式：手机+86-138xxxx1234 | 邮箱：zhangwei@example.com
所在地：北京市朝阳区
求职意向：ETL数据质量工程师
期望薪资：25K-35K/月
到岗时间：1个月内
二、教育背景
2010.09-2014.06 | 北京邮电大学 | 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、计算机网络、操作系统、软件工程
毕业论文：《基于Hadoop的分布式数据清洗框架设计与实现》
荣誉奖项：国家奖学金（2013）、校级优秀毕业生（2014）
三、工作经历
2018.07-至今 | 某互联网科技有限公司 | 高级数据质量工程师
核心职责：
1. 设计并实施ETL数据质量监控体系，覆盖数据采集、转换、加载全流程，确保数据准确率≥99.9%
2. 开发自动化数据校验工具，集成Python+SQL+Shell脚本，实现每日百万级数据量校验效率提升60%
3. 主导数据质量异常处理流程，建立三级响应机制（预警-拦截-修复），平均问题解决时效缩短至2小时内
4. 优化数据仓库分层模型，重构维度表与事实表关联逻辑，减少重复计算量35%
5. 协同数据开发团队完成3个核心业务系统数据迁移，保障迁移过程零数据丢失
项目成果：
▶ 某金融风控系统数据质量提升项目（2020）
- 背景：原系统存在23%的客户信息字段缺失，导致风控模型误判率高达15%
- 方案：设计数据质量评分卡，建立12项核心指标监控体系，开发自动化补数工具
- 成果：数据完整率提升至99.2%，风控模型准确率提高至92%，年节约运营成本约480万元
▶ 电商用户画像数据治理项目（2021）
- 背景：用户行为数据存在30%的重复记录，影响推荐系统效果
- 方案：构建基于Flink的实时去重引擎，设计用户ID映射表，优化HBase存储结构
- 成果：数据重复率降至0.8%，推荐系统点击率提升18%，用户留存率提高7个百分点
2016.03-2018.06 | 某金融信息服务公司 | 数据质量分析师
核心职责：
1. 执行日常数据质量检查，编写SQL校验脚本，每日处理数据量超500万条
2. 维护数据质量知识库，记录200+个常见问题及解决方案
3. 参与数据仓库ETL流程优化，提出15项改进建议，其中8项被采纳实施
4. 协助开发团队完成数据血缘分析工具原型设计
项目成果：
▶ 信贷审批系统数据清洗项目（2017）
- 背景：原始数据存在15%的格式错误，影响审批流程效率
- 方案：设计正则表达式校验规则库，开发批量格式修正工具
- 成果：数据格式错误率降至1.2%，审批流程平均耗时缩短40%
四、专业技能
1. 数据质量管控：
- 精通数据质量六维度（完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性、合理性）评估方法
- 熟练设计数据质量检查规则（正则表达式、阈值校验、关联校验等）
- 掌握数据质量评分卡设计方法，具备从0到1搭建监控体系的能力
2. ETL开发：
- 精通Informatica PowerCenter、DataStage等主流ETL工具
- 熟练编写SQL（MySQL/Oracle/Hive）、Python脚本进行数据转换
- 熟悉Shell脚本自动化部署ETL作业
3. 大数据技术：
- 掌握Hadoop生态体系（HDFS、Hive、HBase、Spark）
- 了解Flink实时计算框架，具备实时数据质量监控经验
4. 数据治理：
- 熟悉DAMA-DMBOK数据管理知识体系
- 了解数据血缘分析、元数据管理方法
五、证书与培训
2022.05 | CDMP（Certified Data Management Professional）数据管理专业人士认证
2021.09 | 阿里云ACE认证（大数据方向）
2019.03 | Informatica PowerCenter高级开发认证
2018.06 | 参加"数据质量管理与治理"专题培训（中国信息通信研究院）
六、项目经验
项目1：某银行数据仓库数据质量提升项目（2022.03-2022.12）
角色：技术负责人
技术栈：Informatica+Oracle+Python
项目描述：
针对银行核心系统数据质量问题，设计分层监控体系：
1. 基础层：开发字段级校验规则，覆盖200+个关键字段
2. 集成层：实施表级一致性检查，确保源系统与数据仓库数据同步
3. 应用层：建立指标口径管理，统一30+个业务指标计算逻辑
项目成果：
- 数据质量问题的主动发现率提升80%
- 监管报送数据一次通过率从75%提升至98%
- 年减少数据修复人工成本约120万元
项目2：跨境电商平台数据治理项目（2021.06-2021.11）
角色：数据质量架构师
技术栈：Spark+HBase+Airflow
项目描述：
解决多源异构数据整合问题：
1. 设计数据质量规则引擎，支持动态规则配置
2. 构建数据质量看板，实时展示10+个核心指标
3. 开发数据修复工作流，实现问题数据自动回溯
项目成果：
- 数据整合效率提升50%
- 业务分析报表准确率从82%提升至96%
- 获得公司年度技术创新奖
七、自我评价
1. 具备5年+数据质量领域实战经验，熟悉金融、电商行业数据特点
2. 擅长从业务视角设计数据质量方案，具备将技术需求转化为业务价值的能力
3. 拥有良好的跨团队沟通能力，曾成功推动3个大型数据治理项目落地
4. 持续关注数据质量领域前沿技术，定期参加行业峰会与技术分享
5. 工作风格严谨细致，注重通过量化指标评估工作成效
八、附加信息
语言能力：英语CET-6（可熟练阅读英文技术文档）
技术博客：坚持撰写数据质量相关技术文章（累计发布50+篇，访问量10万+）
开源贡献：为Apache DolphinScheduler提交3项数据质量相关功能改进
兴趣爱好：马拉松（完成过3次全程马拉松）、数据可视化设计
关键词：ETL数据质量工程师、数据质量监控、ETL开发、Informatica、Python、SQL、Hadoop、数据治理、数据血缘、金融数据、电商数据
简介：本文是一份针对ETL数据质量工程师岗位的求职简历模板，包含个人信息、教育背景、工作经历、专业技能、证书培训、项目经验、自我评价等完整模块。突出展示了候选人在数据质量监控体系设计、ETL流程优化、大数据处理等方面的实战经验，以及在金融、电商行业的数据治理项目成果。通过量化指标和具体案例，全面呈现了候选人的技术能力和业务价值。
