大数据开发工程师-简历模板下载，【工作经历+项目经验+专业技能+自我评价】【网盘】100+清新大方个人简历模板下载：
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【下载】优质个人简历模板+求职攻略基本信息
姓名：xxx
电话：189****xxxx
邮箱：22775xxx@163.com
意向：大数据开发工程师
教育背景
时间：2011-09到2015-06
学校：xxx大学 | 专业：xxxx | 学历：本科
主修课程：（列举主要专业课）；
GPA：3.8/4.0，3年专业成绩均保持在年级前10名；
大数据开发工程师-工作经历
工作时间：2017-07到至今
公司名称：xxx有限公司 | 所在部门：xx部 | 所在岗位：xxx
工作描述：
l 负责PG数据库架构定制，编写运维文档，还有数据库备份，其中有逻辑备份和prpt备份。
l 负责docker私有库安装部署管理，k8s运维管理，容器编排，Devops运维方案的制定。
l 主从维护，xtrabackup备份，percona-toolkit的使用，定义计量的标准，即构成产品所需的ITEM信息，以及产品的不同模型，定义模型之间匹配优先级。
l 负责集群搭建和配置，通过Spark Streaming对数据进行清洗。
l 对前期的需求进行分析，对接客户，提供技术上的支持。
工作时间：2015-10到2017-07
公司名称：xxx有限公司 | 所在部门：xx部 | 所在岗位：xxx
工作描述：
1参与公司大数据平台的搭建与配置。
2.根据业务需求对移动设备数据和社交数据进行多维度分析，得出用户行为与游戏运营的各项指标。
3.将分析处理后的数据落地到RDBMS中，接入业务使用，为公司产品部门和高层决策在广告领域的创新应用、商业效果改进等提供数据服务支持。
4.使用SparkSQL高效分析处理用户行为数据。
5.平台的日常维护与优化。
工作时间：2015-10到2017-07
公司名称：xxx有限公司 | 所在部门：xx部 | 所在岗位：xxx
l 参与大数据开发初期平台的开发，制定计划，在产品完成后进行维护。参与大数据开发平 台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作。
l 基于Hadoop的技术框架的大数据平台搭建、调优、开发、以及分析。
l 对一些项目，进行现场的技术支持。要组织人员进行新知识的学习、研究。并召开专题分享会，交流学习内容。
l Java开发Hive自定义函数、NIFI大数据流处理器开发。
大数据开发工程师-项目经验
项目时间：2016-09到至今
项目名称：宜聚网数据统计分析
项目描述：
项目介绍
该项目为宜聚网数据统计分析项目，宜聚网是实名注册可小额抵押汽车、小额理财的一个平台。本项目通过对该平台用户海量借贷数据的获取，统计网站日点击量、注册用户数、各年龄层比率、放款次数金额、单笔募集时间等来分析网站运营情况，根据借贷人群、金额和来源情况的分析结果适度调整营销策略，促进网站长远的发展。
我的职责
1.搭建项目集群环境
2.Hive表的结构设计，如贴源表、明细表
3.分析处理每月贷款金额、每月注册用户数、各年龄层比率、用户地域分布排名、黑名单离线指标，实时统计单笔款项募集时间、实时点击量、实时成交额。
4.问题处理以及Spark和hive相关优化
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项目时间：2016-09到至今
项目名称：广告竞价分析系统
项目职责：
l 网络时代和智能手机的到来让更多的人群接触到互联网，形成数量庞大的互联网数据，大数据技术的发展让细分人群的特性成为可能。
l 负责组织进行需求讨论，带领项目成员进行项目产品开发，要克服在研发过程中出现的技术难点。
l 对数据进行清洗，并完成相关工作，将得到的数据进行标签化处理，如app标签、商圈标签、关键字标签等。然后利用Spark Graphx进行统一用户识别，制作用户画像，最后存入mysql。达到节省成本，精准投放广告。
大数据开发工程师-专业技能
熟悉Java编程，有良好的算法和编码能力，熟悉面向对象编程；
熟悉JavaWeb, JDBC, 熟悉Http协议；
熟悉Springmvc，Spring，MyBatis，了解Struts2, Hibernate等开源框架；
熟练使用Eclipse、SVN、Maven项目管理和项目构建工具。
熟悉应用服务器软件Tomcat等容器配置和部署，能够使用Linux操作系统；
掌握JavaScript，Ajax，jQuery等前台开发技术；
掌握MySql，熟练掌握sql语句。
掌握分布式文件系统fastDFS原理、fastDFS的Java接口应用；
掌握solr集群搭建及solrJ集群版的Java接口应用；
掌握redis集群搭建及redis集群版Java接口的应用
了解集群下的并发解决方案，支持(HA)高可用(采用nginx,lvs) 关于数据库的大数据量问题可采用水平拆分，库表散列，支持数据库的容灾及备份；会采用分布式缓存解决数据库压力。
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大数据开发工程师-自我评价
1.为了理想坚定不移地奋斗
2.富有逻辑，擅长分析、钻研艰深的难题
3.善于合作，长于协调团队与个人的关系
4.极强的学习能力，善于领悟、接受新事物和新技术
5.痴迷于机器学习及人工智能
