- 数据仓库架构优化：主导公司数据仓库（基于 Hive）分层架构重构，将原有 “ODS-DW-DM” 三层架构优化为 “ODS-STG-DW-DM-APP” 五层架构，规范数据模型设计标准（采用维度建模方法）。通过引入分区表、分桶表及索引优化，使数据查询效率提升 60%，离线任务运行时长从平均 4 小时缩短至 1.5 小时。
- 实时数据平台搭建：负责基于 Flink 构建实时数据处理平台，对接业务系统 MySQL、Kafka 数据源头，开发实时数据同步任务 20 + 个（涵盖用户交易、风控指标、账户变动等核心场景）。设计 Exactly-Once 语义的数据消费方案，保障数据一致性，平台日均处理数据量达 50TB，数据延迟稳定在 200ms 以内，支撑实时风控、实时大屏等业务需求。
- 数据质量体系建设：设计并落地数据质量监控系统，基于 Python+Airflow 实现数据完整性、准确性、及时性校验（如空值检查、主键唯一性校验、数据延迟告警），配置监控规则 150 + 条。当数据异常时，通过企业微信机器人自动推送告警信息（包含异常原因、影响范围），并联动数据修复流程，使数据异常率从 8% 降至 0.5%，数据可信度显著提升。
- 团队技术赋能：担任团队技术导师，制定数据开发培训计划（涵盖 Hadoop 生态、Flink 编程、数据建模），累计开展技术分享 12 场，指导 3 名新人独立完成核心数据任务开发，助力团队技术能力提升。
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