ETL数据工程师简历模板

在校期间系统学习了数据结构、数据库原理等专业课程，为ETL数据工程师工作奠定了扎实的理论基础。积极参与学校组织的编程竞赛等活动，锻炼了实际操作能力。

• 负责公司核心业务系统的数据抽取、转换和加载工作，对接多个数据源（如MySQL、Oracle等），每月处理数据量达10TB以上。
• 优化ETL流程，将数据加载时间从原来的8小时缩短至3小时，提高数据时效性。
• 与业务团队紧密合作，根据业务需求设计数据模型，支持业务分析和决策。

• 带领团队完成公司数据仓库的ETL架构设计与实施，涉及100+张数据表的集成。
• 主导数据质量监控体系建设，使数据错误率从5%降低至0.5%。
• 引入新技术（如Spark Streaming）进行实时ETL处理，满足业务实时分析需求。

• 参与公司用户行为分析项目的ETL开发，从多个业务系统（APP、网站等）抽取用户注册、登录、浏览等行为数据。
• 设计复杂的数据转换逻辑，如用户行为事件的关联分析、时间序列处理等。
• 实现数据的高效加载到数据仓库，支持每日千万级用户行为数据的分析，为运营团队提供精准的用户画像和行为洞察。

• 负责公司电商业务数据迁移项目的ETL工作，将旧系统数据迁移至新的数据平台。
• 处理数据格式不一致、编码差异等问题，确保数据完整性和准确性。
• 协调多个团队（开发、测试、运维），按时完成数据迁移任务，保障电商业务的平稳过渡，迁移数据量达500GB以上。