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个人介绍

我是一名专注于大数据与机器学习的数据开发工程师,具备扎实的数据仓库建模、批流一体计算及机器学习建模能力。

在技术栈方面,我熟练掌握 Python、Spark、Hive、Kafka、Apache Doris等大数据组件,能够独立完成从数据采集、清洗、建模到可视化的全链路开发。在项目实践中,我主导设计并实现了基于 ODS-DWD-ADS 分层的数据仓库架构,通过 Spark 批流一体计算完成多维度业务分析,并基于 ALS 协同过滤算法构建了电商用户个性化推荐系统,有效提升了用户转化率。

同时,我具备扎实的机器学习基础,熟悉常见的分类、回归及推荐算法,能够运用 RFM 模型等业务方法论进行用户分层与价值挖掘,预测模型建模等等。我擅长将技术与业务场景结合,通过 FineBI 等工具将分析结果可视化,为业务决策提供数据支撑。

我具备良好的问题解决能力和团队协作精神,能够快速适应复杂的业务需求,持续优化数据流程与模型效果,致力于用数据驱动业务增长。


工作经历

  • 2019-06-06 -2022-03-03溆浦软件开发工程师

    参与电商用户行为分析平台的开发,负责数据仓库 ODS/DWD/ADS 层的表设计与数据清洗; 使用 Spark 进行批流一体计算,实现流量、商品、地域等多维度分析; 基于 ALS 算法构建个性化推荐模型,完成用户 - 商品评分预测; 完成 Doris 与 FineBI 的集成,开发可视化报表与实时大屏。

教育经历

  • 2014-12-02 - 2017-03-04湖南大学本科本科

    主修课程:Python 编程、Hadoop、Spark、数据仓库、机器学习基础

语言

中文专业级流畅
英语借工具书面交流
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技能

Python熟练
Android熟练
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作品
电商用户行为分析与可视化平台

本项目为电商用户行为分析与可视化平台,核心功能模块如下:1.数据采集模块:通过Flume采集APP埋点日志,结合Kafka实现实时数据缓冲,支持历史数据批量导入与实时数据流接入。2.数据分层模块:基于Hive构建ODS→DWD→ADS三层数据仓库,完成数据清洗、维度建模与指标汇总,支持多粒度时间/地

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2026-03-06 22:05
更新于: 10小时前 浏览: 4