负责公司电商核心场景（大促GMV实时看板、库存精准预警、营销活动实时触达）的实时数据处理链路设计、性能瓶颈突破及全链路稳定性保障，支撑日均10亿+事件数的低延迟、高准确处理

• 主导设计双11大促实时订单流处理架构，针对峰值时段（0点-1点订单量达50万TPS）引发的端到端延迟高（原5s+）问题，采用Flink动态并行度策略（基于Kafka分区负载自动扩缩算子至32并行度），结合RocksDB状态后端优化状态访问（将状态读写延迟从1ms降至0.2ms），并通过Side Output分流迟到数据补全，最终将订单处理延迟稳定控制在1s内，支撑GMV实时看板数据更新时效从3s提升至实时，大促期间未出现延迟超时故障
• 优化实时库存计算准确性，解决因多渠道订单（APP/小程序/第三方平台）数据乱序导致的超卖风险（原月均超卖投诉12起）：基于Flink事件时间窗口+Watermark机制（设置15s最大乱序时间），联动侧输出流捕获迟到订单，补充校验库存余量，将库存数据准确率从99.2%提升至99.98%，超卖投诉降至0起
• 搭建实时数据链路可观测体系，整合Prometheus+Grafana监控Flink任务的吞吐量、延迟、背压及Checkpoint成功率，自定义告警规则（如背压超过70%触发钉钉预警），将故障排查时间从平均30分钟缩短至5分钟内，大促期间链路可用性达99.99%
• 核心参与营销活动实时用户触达项目，对接MySQL Binlog（通过Debezium捕获变更）与Kafka，优化数据同步链路：调整Debezium捕获频率至100ms级，结合Flink MapFunction过滤无效变更（如未生效的活动配置），将用户标签同步延迟从10s降至2s，支撑营销活动触达率提升15%

负责零售全渠道（线下门店、线上商城、第三方平台）实时数据Pipeline构建与性能优化，支撑门店销售实时分析、供应链库存预测、会员行为实时洞察等核心业务

• 主导设计基于Flink的多源销售数据实时汇总架构，整合POS机流水、线上订单、会员消费数据，通过KeyedProcessFunction按“门店+商品”维度做窗口聚合（1分钟粒度），解决分布式环境下聚合结果不一致问题（原不同节点汇总结果差异达5%），将实时销售数据更新频率从5分钟缩短至1分钟，支撑门店店长实时调整陈列策略
• 优化历史数据回溯性能，针对Flink Replay Kafka数据时慢的问题（原回溯1天数据需2小时），采用增量Checkpoint+RocksDB状态后端，预计算常用维度的聚合结果缓存，将回溯时间降至30分钟内，满足数据团队对历史异常数据的快速核查需求
• 解决实时数据脏数据问题：针对POS机重复上报的交易数据（原占比3%），用Flink ProcessFunction结合Bloom Filter（布隆过滤器）做去重（误判率低于0.1%），并将去重后的数据写入ClickHouse，使数据质量评分从85分提升至95分，支撑财务结算准确率100%
• 参与实时计算平台工具化建设，封装“窗口聚合”“多源数据路由”“延迟监控”等常用Flink作业模板，新业务接入时只需配置数据源与业务逻辑，开发时间从平均7天缩短至3天，提升了团队交付效率

协助构建电商基础业务实时数据处理链路，支撑首页流量实时监控、活动效果实时统计、用户行为实时追踪等场景，保障数据的及时性与准确性

• 参与开发实时流量监控系统，用Flink处理Nginx日志（通过Flume采集），提取PV、UV、跳出率、页面停留时长等指标，写入ClickHouse，解决原日志处理延迟高（15s+）问题：优化Flink并行度与日志解析正则表达式，将数据延迟降至5s内，支撑运营实时查看首页流量变化
• 解决实时数据时区偏差问题：针对不同地区用户访问日志的时区不一致（如北京UTC+8、纽约UTC-5），用Flink MapFunction统一转换为UTC时间存储，避免数据分析时出现“同一时段不同地区数据错位”问题，数据一致性提升至99.5%
• 协助优化Flink作业资源利用率：分析集群资源占用情况，调整作业并行度（如将流量统计作业从8并行度降至5）与内存分配（堆内存从4G调至2.5G），将集群CPU利用率从40%提升至65%，年节省云服务器成本约20%
• 参与编写实时计算作业运维手册，覆盖作业部署（Flink on YARN）、日常监控（Grafana看板）、故障排查（常见背压/Checkpoint失败处理）等环节，将新入职同学的运维上手时间从1周缩短至3天

用户行为实时分析平台与个性化推荐引擎升级项目

• 星途互动作为聚焦Z世代的内容社交平台，MAU突破5000万时遇到增长瓶颈——现有实时数仓因数据倾斜、Checkpoint不稳定导致特征延迟超5秒，推荐模型AUC仅0.72，无法支撑“千人千面”的个性化体验需求。我作为大数据开发负责人，主导全链路实时数据处理与推荐特征优化项目，目标是将实时数仓端到端延迟压至1秒内，推动推荐模型准确性提升。
• 项目面临两大核心挑战：一是用户行为事件流因头部用户占比20%却产生80%事件导致KeyedStream状态爆炸，Flink作业Checkpoint失败率达15%；二是实时特征依赖离线ETL同步，滞后30分钟，无法捕捉用户即时兴趣变化。针对数据倾斜，我通过Flink动态分区策略，基于用户活跃度实时调整Key分组权重，将大Key拆分为多个子Key并行处理；针对特征滞后，设计“流批一体实时特征工厂”，用Flink SQL结合Redis Stream实现特征秒级更新，同时通过窗口一致性校验保证数据准确性。
• 我主导重构了实时数仓分层架构，将原有单一ODS-DWD-DWS调整为“原始层-缓冲层-聚合层-特征层”：缓冲层引入Kafka分层Topic机制，隔离高并发写入与低延迟处理；特征层创新设计“基于事件时间的滑动窗口兴趣衰减向量”，融合用户最近10分钟的行为序列（点击、点赞、评论），赋予近期行为更高权重，更精准反映用户即时偏好。同时推动跨团队对齐特征规范，确保实时特征与算法模型的无缝对接。
• 项目上线后，实时数仓端到端延迟从5.2秒降至0.8秒，推荐模型AUC提升至0.84，平台CTR较之前增长11.3%，日均支撑35亿条用户行为数据的实时处理。我主导的动态分区策略与特征工厂方案被纳入公司大数据开发规范，成为后续实时数仓项目的标准架构，我个人也因此晋升为大数据架构师。

企业级大数据平台数据资产化管理与成本管控项目

• 随着平台数据量年增长80%，大数据平台存储成本占比达研发预算的30%，且存在大量重复日志、无效用户行为数据，数据查找耗时平均1小时以上，业务团队常因“找不到数据”“数据不准”延误项目。我作为高级大数据开发工程师，主导数据资产化管理与成本管控项目，目标是建立全链路数据资产目录，将存储成本降低30%，提升数据复用率。
• 项目核心痛点在于：一是缺乏统一元数据管理，数据来源分散在业务库、日志采集、第三方接口，无法快速定位可用数据；二是冷热数据未分层，所有数据均存放在SSD上，成本高且利用率低。我采用Apache Atlas搭建元数据管理系统，通过自定义采集器同步Flink、Hive、ClickHouse的元数据，给每条数据打“业务域”“数据类型”“更新频率”“热度”四大标签；同时设计“动态存储策略引擎”，基于标签自动将数据迁移至对应存储介质——热数据（日查询≥10次）存SSD保留7天，温数据（周查询≥1次）存HDFS保留30天，冷数据（月查询≤1次）存OSS长期归档。
• 我主导制定了《星途数据资产分类标准》，将数据分为用户行为、内容元数据、业务流程三大类，每类定义统一命名规范与字段标准；创新实现“数据热度实时监控”，通过Flink实时统计数据的查询次数与访问时长，每10分钟更新一次热度标签，触发存储迁移。同时推动建立“数据Owner”制度，明确各部门数据维护责任，从源头减少无效数据产生。
• 项目完成后，平台存储成本较之前降低38%，数据查找时间缩短至8分钟内，数据复用率从22%提升至65%。元数据管理系统覆盖了95%以上的业务数据，彻底解决了“找数据难”的问题。该项目的成本管控方案被集团其他3条业务线复用，我个人也因此积累了从技术执行到数据治理的全流程经验。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。