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直小聘
男 | 25岁12345678901zhixiaopin001@kanzhun.com
17年工作经验|求职意向：大数据工程师|期望城市：北京
个人优势
1. 数据处理能力强：熟练掌握Hadoop/Spark等分布式计算框架，能够高效处理PB级数据。 2. 高效沟通协作：在前公司担任技术负责人，有良好的团队合作精神，善于沟通。 3. 业务理解能力强：曾在金融领域担任数据架构师，对金融产品和业务流程有深刻理解。
工作经历
- 北京直聘简历科技有限公司大数据工程师2000.01-2000.06
- 工作内容： 1.数据处理：负责大数据平台的数据处理流程，包括数据的采集、清洗、转换和存储，使用Hadoop生态圈相关技术，保证数据的准确性和完整性。 2.数据分析：使用Spark、Hive等工具进行数据分析，完成对大数据的挖掘和分析，为业务决策提供支持。 3.系统优化：对大数据平台的性能进行优化，通过调整参数、升级版本等手段，提升系统的处理速度和稳定性。 4.架构设计：参与大数据平台的架构设计和开发，负责模块的设计以及技术选型，确保系统的可扩展性和高可用性。 工作业绩： 1.数据处理：成功构建了数据采集和清洗流程，每日处理数据量达到X万条，保证了数据的及时性和准确性。 2.数据分析：使用Spark和Hive等工具对X个业务指标进行分析，提供了X个业务决策建议，帮助公司实现了X万元的业务增长。 3.系统优化：通过调整Hadoop集群参数和升级版本，将系统的处理速度提升了X倍，保证了业务的及时响应性。 4.架构设计：参与设计了大数据平台的核心模块，确保了系统的可扩展性和高可用性，为公司节省了X万元的硬件成本。
项目经历
- 未命名项目大数据工程师2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.数据清洗：使用Python对原始数据进行清洗和处理，包括缺失值填充、异常值处理等。 2.数据分析：使用Hadoop和Spark等大数据技术对清洗后的数据进行分析，包括数据可视化和统计分析等。 3.模型建立：基于清洗和分析后的数据，运用机器学习算法建立并优化模型，如决策树、随机森林等。 4.系统部署：将模型部署到生产系统中，提供实时预测和数据监控服务。 项目业绩： 1.通过数据清洗和分析，成功提高了X%的数据准确性，为后续模型建立奠定了基础。 2.在模型建立过程中，将准确率提高了X个百分点，为业务决策提供了重要参考。 3.优化模型后，成功降低了X%的错误率，为公司节省了大量成本。 4.将模型成功部署到生产系统中，实现了X秒级别的实时预测和数据监控，为业务提供了便捷和高效的服务
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 参加校内大数据竞赛，独立完成数据分析、建模和预测任务，获得第二名。 2. 学习课程期间，掌握了数据挖掘、机器学习等相关技能，并在实验课程中完成多个数据处理和分析项目。 3. 在校期间，参加校内编程俱乐部，积极参与讨论和分享，提升了自己的编程能力和团队合作能力。
