2019-07-01 -至今某TOP数据外企大数据平台架构

基于Amazon AWS ES2、ECS、S3等基础服务搭建弹性资源、低成本的企业大数据平台。其主要功能包括：弹性基础资源申请、集群初始化（Hadoop、Spark、Hive、Livy等）、工作流创建、任务调度与管理、Web前后端研发、用户认证与安全性、日志系统等。整体设计分为平台服务端与SDK，用户通过SDK可以很容易的定义任务以及组成工作流，部署到平台服务端运行；后台服务端基于Flask框架，部署于AWS提供的Docker。该平台已上线2.0版本，支持了公司主要的数据业务流程，为公司节约机器成本50%以上。作为核心项目，后期功能增加与优化持续研发中。

2018-07-01 -2019-06-30滴滴出行高级大数据工程师已认证

1. 滴滴运营数据项目，包括天机、POPE、Insight等，旨在为公司运营决策提供科学的数据支持，为乘客与司机提供向导。各数据产品涉及订单、司机、乘客、城市、运营活动等多个主题，支持多维度筛选、人群圈定、即席查询等，给用户展示可视化图表、漏斗数据。经过产品需求分析、按时完成了离线与实时数据开发、数仓及其表结构设计、查询引擎（Presto、ES、Druid等）选型与API、前端联调等研发工作，保障了数据产品的迭代开发效率、可用性与稳定性。使得前端页面对大数据即席查询的响应时间不超过3s。对大数据量的任务（TB、数亿级别）进行存储结构与性能优化，缩短任务执行时间，提高了自集群资源利用率。 2. 建设网约车业务统一的数据仓库，旨在支持多数据产品易用、减少重复开发、降低资源浪费。数据仓库设计分为原始表（ODS），网约车数据产品统一的数据明细层（DWD）、聚合层（DWM、DM），采用维度建模思想，关联事实表与维度表，进行指标定义，计算扩展指标，跨部门统一指标口径。该数仓目前已支持跨部门、跨产品线的业务数据需求，保障了数据易用、口径一致。得数据产品开发更加方便快捷，提高了数据易用性，节约集群计

2016-07-01 -2018-06-30百度大数据研发已认证

基于百度云提供的基础服务建立大数据平台，实现公司业务数据计算与分析。项目内容包括：网站数据采集与传输、ETL设计与开发（适配各类非结构化数据）、数据仓库设计、任务调度系统开发（基于Azkaban）、数据报表以及元数据管理与监控等。项目已上线，稳定运行，实现了结构化与非结构化数据统一接入数据仓库，其中非结构化数据源ETL准确性高达十万分之二。为上层的数据分析提供精准稳定的数据服务，使产品、运营、编辑等基于数据做出正常决策。

2014-09-02 - 2017-06-30北京工业大学电子科学与技术硕士研究生已认证

科研方向为物联网与大数据方向，发表多篇论文与发明专利。