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精通大数据生态体系（Hadoop/Spark/Flink/Storm/Kafka），擅长分布式计算框架开发与调优；掌握Hive/HBase/Impala等数据仓库技术，熟悉数据湖架构设计；精通ETL工具链（Kettle/Flume），具备Lambda架构实战经验；熟练使用Linux系统运维及Shell/Python脚本开发；具备Java全栈开发能力，熟悉Spring Boot框架及微服务架构；掌握数据治理体系（元数据/主数据/数据质量），熟悉数据资产管理系统开发

1. 主导企业级数据仓库建设，完成数仓分层架构设计（ODS/DWD/DWS/ADS），构建统一数据资产管理体系，实现业务域抽象与公用代码库开发，提升开发复用率40%；2. 设计并实施大数据基础平台，开发多源异构数据采集系统，支持离线（Flume）与实时（Kafka）数据接入，构建分布式数据清洗引擎，日均处理数据量达20TB；3. 开发数据治理平台，实现元数据管理、数据质量管理、数据标准制定等功能模块，建立数据资产目录体系，提升数据可用性至95%；4. 设计数据中台工程化方案，推动SQL化工具开发与标准化流程建设，使开发效率提升50%，系统稳定性提升至99.99%。

1. 数字化数据仓库建设项目：主导企业级数据仓库分层架构设计，完成ODS/DWD/DWS/ADS多层数据模型构建，开发统一数据资产管理体系。通过业务域抽象与公用代码库开发，提升开发复用率40%。采用Flink+Spark混合架构实现实时与离线计算，构建数据血缘追踪系统，提升数据可追溯性。2. 多源异构数据采集平台开发：设计并实现支持日志、数据库、API等多源数据接入的采集系统，开发基于Flume的离线采集与Kafka实时采集方案。构建分布式数据清洗引擎，支持复杂ETL流程，日均处理数据量达20TB，系统可用性达99.99%。3. 数据治理平台研发：开发元数据管理系统，实现数据血缘追踪与数据资产目录管理；构建数据质量监控体系，开发数据标准制定工具，建立数据质量评分模型。平台支持模块化扩展，已成功应用于3个业务系统，数据资产利用率提升至85%。4. 数据中台工程化建设：设计并实施数据中台标准开发流程，开发SQL化工具链与标准化开发模板，推动开发效率提升50%。构建统一监控平台，实现计算资源、数据质量、任务状态的可视化监控，系统稳定性提升至99.99%。