UP简历 小U

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个人总结

资深ETL工程师,在AI领域拥有<strong>5年+</strong>丰富经验,专注于大规模数据集成、清洗与建模,为AI模型训练提供高质量数据支持。精通多种ETL工具与技术栈,具备独立设计和优化数据管道的能力,成功提升数据处理效率<strong>30%</strong>,确保数据准确性达<strong>99.9%</strong>以上。追求卓越,致力于通过数据赋能AI产品创新与业务增长。

工作经历

高级ETL工程师

字节跳动

2021-07 - 2024-05
  • 负责设计与实现亿级用户规模的推荐系统数据管道,从KafkaMySQL等异构数据源抽取、转换、加载数据至HDFS/Hive,日均处理数据量达50TB+
  • 主导开发AI模型训练数据流,构建自动化ETL任务,确保特征数据及时性和准确性,支持了30+核心推荐算法模型的迭代与上线,其中3个模型上线后DAU提升5%以上
  • 优化现有ETL流程,引入Spark Streaming进行实时数据处理,将数据延迟从小时级降低至分钟级,提升数据可用性90%,有效支持实时决策
  • 设计并实施数据质量监控体系,通过SQLPython脚本实现数据一致性、完整性校验,将数据错误率降低至0.01%以下,保障了AI模型训练数据的可靠性
  • 与算法工程师紧密协作,理解模型特征需求,将复杂业务逻辑转化为高效ETL实现,成功支持了5个S级项目的特征工程需求

ETL工程师

腾讯科技

2019-07 - 2021-06
  • 参与微信支付大数据平台建设,负责交易数据、用户行为数据的ETL开发与维护工作,保障数据准确性与及时性
  • 负责构建日志数据处理管道,利用FlumeSqoopHive进行数据采集、清洗、存储,为数据分析团队提供稳定数据支持,处理日志数据量超过10TB/天
  • 开发并维护多个数据仓库维度建模任务,确保数据模型满足业务报表和数据分析需求,提升数据查询效率达20%
  • 撰写并优化Shell脚本与Python程序,实现ETL任务的自动化调度与监控,将手动运维成本降低15%
  • 协助团队完成数据治理工作,参与数据字典的建立与维护,提升数据标准化程度

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2016-09 - 2019-06

技能专长

大数据技术

Hadoop · Hive · Spark · Kafka · HBase · Flink

编程语言

Python · Scala · SQL · Shell Script

数据库

MySQL · PostgreSQL · MongoDB · Redis

ETL工具

Sqoop · Flume · DataX · Kettle

云平台与工具

AWS (S3, EMR) · Docker · Git · Jira

数据建模

维度建模 · 范式建模 · 数据仓库设计

技术开发进阶2025/12/4

ETL工程师(AI方向)简历范文

ETL工程师 AI人工智能 1-3年经验

本ETL工程师(AI方向)简历范文专为希望在人工智能领域深耕的ETL工程师设计,重点突出数据抽取、转换、加载(ETL)技能,以及构建模型训练所需数据流的实战经验,助力您在AI时代脱颖而出。

核心亮点

专注于AI方向的ETL工程师简历模板
强调构建模型训练数据流的能力
突出数据处理与AI应用结合的经验
适合有1-3年经验的ETL工程师

适用人群

本范文特别适合ETL工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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