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陆明哲
在平凡的岗位上创造不平凡的价值,这是我的职业信仰。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
数据治理工程师
东莞
薪资面谈
三个月内到岗
工作经历
2023.07 - 2025.06
小楷电商科技
高级数据治理工程师

负责电商平台全链路数据资产(商品、订单、用户、营销域)的全生命周期治理,涵盖元数据智能管理、数据质量闭环管控、主数据标准化及跨域数据一致性保障,支撑业务决策分析、数据产品落地及大促场景的数据可靠性。

  • 主导设计基于Apache Atlas 2.2的元数据管理平台2.0迭代,针对前期元数据分散(覆盖20+业务系统如商品中心、订单履约、营销活动)、血缘关系断层问题,调研业务线元数据需求并输出《电商元数据标准手册》,通过Atlas Schema Registry实现元数据自动采集(日均增量10万+条),结合Groovy自定义规则引擎校验元数据完整性(比如字段描述必填、表标签规范),最终元数据覆盖率从65%提升至92%,血缘关系可视化率100%,帮助数据分析师定位数据源效率提升40%,支撑了用户增长团队的归因分析场景落地。
  • 核心参与电商双11/618大促数据质量保障项目,解决往届大促期间订单金额异常、支付时间倒序等问题,建立“事前规则预审(联合业务方审核数据规则合理性)+事中实时监控(用阿里云DataWorks数据质量模块配置150+条规则,对接Flink实时数据流处理每秒10万+条数据)+事后复盘闭环(输出异常数据根因报告并推动系统改造)”的质量体系,大促期间拦截异常数据3.2万条,数据错误率从0.15%降至0.02%,保障了满减活动、秒杀场景的用户触达与交易准确性。
  • 牵头商品主数据标准化项目,针对商品分类(运营系统“服饰鞋包”vs数据仓库“服装配饰”)、属性字段(库存单位SKU编码规则不一致)跨部门混乱问题,采用DAMA-DMBOK主数据管理方法论,联合商品中心、运营部、数据部制定《商品主数据统一规范》(含8位品类码+4位属性码编码规则、12个核心字段的填写标准),开发基于Kafka Connect的主数据同步工具实现源系统到各业务系统的实时同步(延迟≤1分钟),商品数据不一致率从18%降至3%,直接提升用户推荐算法的CTR(点击率)8%与转化率5%。
  • 推动数据治理流程自动化,解决人工运维成本高的痛点:用Python开发元数据变更通知机器人(对接企业微信API),当表结构、字段含义变更时自动触发通知给相关业务方与分析师,减少80%的人工告知工作量;同时用Terraform实现DataWorks数据质量规则的IaC(基础设施即代码),规则部署时间从2小时缩短至15分钟,团队运维效率提升75%。
2021.03 - 2023.06
小楷零售科技
数据治理工程师

负责零售业务(线下门店、线上商城、供应链)数据资产的治理与管控,聚焦元数据标准化、数据质量提升及跨部门数据协同,支撑业务报表准确性、用户画像构建及供应链优化场景。

  • 主导零售数据仓库元数据标准化项目,梳理POS系统、会员系统、供应链系统等10+数据源的元数据,输出《零售元数据命名与分类规范》(比如维度表以“dim_”前缀、事实表以“fact_”前缀命名),通过Apache Atlas实现元数据自动采集与关联,元数据查找时间从平均15分钟缩短至3分钟,帮助数据工程师减少30%的跨系统沟通成本。
  • 优化会员数据质量监控体系,针对会员手机号格式错误、积分余额负数、注册时间晚于首次消费时间等高频问题,引入Scikit-learn训练异常检测模型(基于历史问题数据标注的特征工程),结合DataWorks实时监控规则,会员数据错误率从0.2%降至0.05%,支撑了精准营销活动的用户触达(转化率提升5%),并通过钉钉机器人自动推送异常数据给运营人员,修复时效从24小时缩短至4小时。
  • 推动跨部门数据协同机制建立,解决市场部与销售部“新用户”口径不一致问题(市场部定义为首次注册,销售部定义为首次下单),采用数据治理术语表工具(Collibra)制定统一数据口径文档,并开发口径查询平台(基于Vue.js+Spring Boot),让业务方自主查询数据定义,跨部门沟通时间减少40%,业务报表的一致性提升至95%。
  • 负责数据治理培训体系建设,针对业务人员数据意识薄弱问题,开发《零售数据基础与治理实践》课程(覆盖元数据、数据质量、数据安全等6个模块),累计培训运营、市场、供应链人员120人次,业务人员主动提交数据质量问题数量从每月5条提升至15条,形成“业务参与、数据赋能”的治理文化。
2019.07 - 2021.02
小楷电商运营
数据专员(数据治理方向)

协助数据团队开展基础数据治理工作,包括元数据梳理、数据质量检查及业务部门数据需求对接,支撑运营报表准确性与时效性。

  • 梳理电商运营核心数据(商品ID、订单编号、用户手机号、支付状态)的基础元数据,输出《运营数据元数据台账》(覆盖商品中心、订单系统、支付网关3个系统),用Excel搭建动态更新机制,帮助数据团队减少20%的元数据查询时间,数据提取准确率提升15%。
  • 负责运营数据日常质量检查,制定《数据质量检查清单》(含订单状态与支付状态匹配、用户手机号格式正确、商品价格非负等10条规则),每天抽查1万条数据,每周生成《数据质量周报》并推动业务部门修复问题数据,月度数据错误率从0.3%降至0.1%,运营报表的错误投诉量减少50%。
  • 对接市场部、运营部的data需求,比如市场部需要用户地域分布数据,协助数据团队确认数据来源(用户注册时的身份证前两位)、统计口径(按省级行政区划分)及更新频率(每日凌晨同步),确保需求交付的准确性,业务部门满意度从80%提升至90%。
  • 协助搭建数据质量监控雏形,用SQL编写简单的数据校验脚本(比如检查订单金额是否为负),对接定时任务工具(Airflow)实现每日自动运行,输出异常数据清单,将人工检查时间从4小时缩短至30分钟,提升团队工作效率。
实习经验
2019.07 - 2019.10
小楷网络
云计算运维助理工程师
  1. 自动化效率提升:针对客户服务器监控需求,用Python开发自动化巡检脚本(日均执行200+次),替代原有手动检查流程,错误率下降90%,节省运维人力15h/周;
  2. 故障预防创新:分析200G历史告警日志,提炼出“高频故障特征预测模型”,提前拦截3起潜在核心服务宕机事故,获部门创新提案奖;
  3. 知识体系化输出:撰写《Linux系统调优速查手册》(被纳入新人培训教材),缩短团队故障排查平均时长40%。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 大数据工程师(中级)职业技能等级证书
  • 2022年度公司数据治理项目攻坚奖
  • 中国数据治理联盟优秀实践案例奖
自我评价
  • 深耕互联网数据治理,擅长从业务目标倒推治理优先级,用“问题-机制-追踪”闭环破解数据资产化碎片化难题。
  • 通晓行业数据合规与业务增长的平衡逻辑,主导过适配多业务线的元数据体系搭建,更会用“业务语言”让技术规则落地。
  • 是主动预判风险的治理者,能从数据异常里嗅出隐患,习惯联动产品/研发提前埋点,拒绝事后救火。
  • 以“让数据成为业务可信资产”为锚点,过往通过优化流程推动跨部门数据协作效率显著提升。
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  • 语言能力
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