• 领导团队完成了公司数据平台从“传统Hadoop架构”到“现代云原生数据栈”的升级迁移。新栈采用“MaxCompute + DataWorks + Hologres”，通过精心的数据同步和切换方案，实现了“平滑迁移、零数据丢失、业务无感知”，整体计算和存储成本下降40%。
• 引入并落地了“数据建模与ETL开发规范”，统一了数据分层（ODS, DWD, DWS, ADS）、命名和开发标准，使数仓结构清晰易懂，新成员上手速度加快50%，代码可维护性大幅提升。
• 构建了“统一的数据服务层”，通过配置化方式将数据表快速生成低延迟的API接口，屏蔽底层存储复杂性，支撑了20+个数据应用的上线，数据价值交付速度提升200%。

• 负责“用户行为日志数据”的采集、清洗和建模，构建了完善的“用户行为数据体系”，为用户画像、推荐系统、增长分析提供了坚实的数据基础。
• 使用Hive SQL和Spark开发了复杂的ETL任务，处理日增TB级的数据，并保证了任务的稳定高效运行。
• 积极参与数据需求评审，能从业务角度理解数据需求，并转化为合理的数据模型设计。

用户行为实时分析平台升级项目

• 原平台以Hive批处理为核心，用户行为数据处理延迟达2-4小时，无法支撑直播、活动等场景的实时决策；核心目标是将平台升级为“实时+离线”融合架构，实现秒级数据处理与多维度实时洞察，我主导整体架构设计、核心模块开发及全业务线落地推广。
• 面临两大挑战：一是多源数据（APP埋点、服务端日志、第三方渠道）的时效性差异与一致性校验问题；二是峰值QPS10万+场景下，实时计算资源的弹性调度与成本控制。
• 技术上采用Flink1.15作为实时引擎，结合Hudi0.12实现“写时合并”解决数据一致性；设计分层流处理架构（Kafka原始层→Flink清洗层→FlinkSQL聚合层→ClickHouse+Hudi存储层），支撑不同查询需求；引入Flink动态资源调度插件，根据流量自动扩缩容，峰值资源利用率提升40%。
• 平台实时延迟降至5秒内，支撑运营实时调整活动策略，活动转化率提升15%；资源成本较之前降低20%，覆盖6个业务线实时分析需求，我主导的架构成为公司数据平台实时化标杆，个人晋升为实时计算方向核心负责人。

商品推荐系统数据层重构项目

• 原推荐数据层依赖分散的Hive离线表与MySQL实时表，特征生成延迟T+1，无法满足实时推荐模型迭代需求；核心目标是构建统一实时特征数据层，支持分钟级特征更新与高并发查询，我负责架构设计、特征开发及算法团队协同。
• 关键难题：一是推荐场景下特征的时间戳对齐与跨模型复用；二是实时特征计算需满足99.9%以上的SLA稳定性。
• 设计“FlinkCDC+流批一体”特征生产架构，通过CDC同步MySQL商品/用户表变更，结合批处理补全历史数据生成实时特征；搭建特征元数据管理系统，定义特征来源、逻辑、频率等元数据，实现特征“一键查询”与复用；选用ClickHouse作为存储引擎，优化索引结构将查询延迟从500ms降至50ms内。
• 数据层支撑3次推荐模型迭代，CTR提升12%、GMV增长8%；特征开发周期从7天缩至4天，重复开发量减少30%；数据层稳定性达99.95%，满足算法团队高并发需求，我因此晋升为数据平台小组负责人。