简介:
10年资深软件测试专家,深耕大数据测试领域5年,具备3年以上20-32人团队管理经验。精通数据中台、报表、监管报送等大数据全链路测试,技术栈覆盖阿里云生态、自动化、性能及接口测试。曾从0到1主导测试团队建设与流程规范化,成功推动自动化平台落地,显著提升团队效能与交付质量。擅长技术攻坚、团队赋能与跨部门协作,能为复杂项目提供坚实的质量保障。
基本技能:
测试:大数据测试、接口测试、性能测试、自动化测试、功能测试、兼容性测试
工具/平台:阿里云(MaxCompute、DataWorks、Data Lake、Flink、Holo)、JMeter、LoadRunner、Postman、Jenkins、AppScan、CI/CD、DevOps、Fiddler、Selenium
语言:SQL、Python、Linux、HTML
英语:大学英语六级、英语专业四级证书
项目名称:保险业数据中台质量保障体系建设项目
语言技术:SQL、Python
项目介绍:
1.海量数据迁移与集成:构建稳定可靠的数据管道,将分散在各处的源业务数据,全量/增量地迁移至阿里云数据中台。
2.统一数据资产管理与治理:建立企业级数据模型和数据仓库,对数据进行标准化处理,形成统一、干净的数据资产。
3.全链路数据质量监控:建立覆盖“数据接入->清洗->加工->服务”全流程的质量校验和监控体系,保障数据的准确性、唯一性与完整性。
项目实现:
1.数据迁移保障:深度参与数据迁移方案设计与测试,通过编写复杂SQL脚本,构建并验证海量测试数据,精准比对源端与目标端数据,确保了数据迁移的数据准确性。
2.质量体系搭建:主导规划并编写了团队级的《大数据测试SOP》与《数据测试指南》。该体系明确了不同数据节点(如ODS、DWD、DWS、ADM层)的测试重点、验证方法和通过标准,并推广为团队执行数据测试的统一规范,从根本上提升了测试工作的规范性和效率。
2.效能提升:作为BU Leader,不仅负责技术方案,还通过团队结构优化和推广自动化测试平台,在团队规模精简后,人均缺陷检出量与任务处理量仍提升超过30%,有力保障了数据中台的稳定运行和数据质量。