🇰 🇺 🇷 🇮 🇸 🇪
高级数据开发工程师
蚂蚁集团 · 7年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
成都
时间：
可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1、熟悉Flink、Spark、MR大数据计算框架
2、熟悉数仓维度建模方法论、并能支撑实际业务场景。
3、有离线数仓、Flink实时数仓的搭建、开发经验
4、熟悉Hadoop生态圈
5、熟悉大数据数据采集、数据传输、数据计算、资源调度等方面技术。
2、熟悉数仓维度建模方法论、并能支撑实际业务场景。
3、有离线数仓、Flink实时数仓的搭建、开发经验
4、熟悉Hadoop生态圈
5、熟悉大数据数据采集、数据传输、数据计算、资源调度等方面技术。
项目经验
项目一：蚂蚁广告数据治理
项目背景：广告域存储规模超 110PB（支付宝内 Top1），2025财年业务目标翻倍但计存预算零增长；算法空间计算水位 97%、存储水位 90%，连续多日告警；低优先级小时任务占比 75%，起夜率在 BG 黑榜排名第一。
核心工作：
1、去中心化治理： 构建"公共资源私有化，责任到人"的常态化治理机制
2、自动化治理能力建设：事前补数据管控、事中监控查杀、事后重排压缩，形成常态化治理闭环；
3、制定《广告域离线双十一大促预案》，覆盖 34 项预案；建设集群监控规则体系，实现前置预警；
业绩：
1、系统复杂度： 日调度实例全年减少 37%（4.6w→2.9w），人均可少运维 70+ 任务实例
2、数据稳定性： 7 级基线 0 破线，起夜频次 S2 环比 S1 下降 55%（54→24）
3、计存成本： 累计释放 29PB 存储、16KCU 计算资源，广告域离线计存成本节约 1000 万 +
4、大促保障： 双十一期间 7 级基线 0 破线，起夜次数环比下降 70%
项目二：蚂蚁广告决策产品数据建设
项目背景：决策产品作为专为集团高管（集团 CEO、支付宝CEO、广告业务负责人）提供决策支持的数据产品，是高管快速了解广告及商业化业务现状以及业务业绩评估的核心数据依据。难点在于：稳定性与时效要求极高、业财数据深度融合的复杂度挑战、数据频繁回刷造成的人力浪费。
核心工作：
1、业财数据融合：报表层需与财务数据高度融合，但财务数据因产出时效与稳定性瓶颈，在模型层与主链路解耦，报表层通过可视化工具融合，实现财务数据变动自动对齐，避免财务侧波动影响广告链路
2、集市建设：按主题重新划分集市，统一研发、设计与命名规范，核心逻辑下沉
3、质量保证：面对多口径与新老模型并存，定向开发了一套一致性质量监控模型
4、回刷提效：将手工账录入、集市数据回刷等工作流程化、线上化，人力成本的大幅降低。回刷借助AI进一步提效
业绩：
1、产品升级：实现了业财一体的观测方式，分别为业财双端提效：实现集团层面中心化收入业绩管理，形成对商业化战略判断的Onepage、总裁双周会决策提效。 2025财年全年累计用户访问PV 8.1W，UV 650+
2、集市升级：集市模型数量下降70%（150+→45），5层以内模型占比提升28pp（60%~88%）
3、数据质量：实现质量问题线上化监控，做到问题5分钟内定位、30分钟内修复，当天完成回刷。上线后有效拦截20+上游数据质量及变更风险问题
4、研发效率：业务复杂度翻倍情况下，集市回刷效率提升66%（3人天/月 → 1人天/月），研发效率明显提升
5、正向反馈：获得部门2025季度奖项，获得合作方高度认可
项目背景：广告域存储规模超 110PB（支付宝内 Top1），2025财年业务目标翻倍但计存预算零增长；算法空间计算水位 97%、存储水位 90%，连续多日告警；低优先级小时任务占比 75%，起夜率在 BG 黑榜排名第一。
核心工作：
1、去中心化治理： 构建"公共资源私有化，责任到人"的常态化治理机制
2、自动化治理能力建设：事前补数据管控、事中监控查杀、事后重排压缩，形成常态化治理闭环；
3、制定《广告域离线双十一大促预案》，覆盖 34 项预案；建设集群监控规则体系，实现前置预警；
业绩：
1、系统复杂度： 日调度实例全年减少 37%（4.6w→2.9w），人均可少运维 70+ 任务实例
2、数据稳定性： 7 级基线 0 破线，起夜频次 S2 环比 S1 下降 55%（54→24）
3、计存成本： 累计释放 29PB 存储、16KCU 计算资源，广告域离线计存成本节约 1000 万 +
4、大促保障： 双十一期间 7 级基线 0 破线，起夜次数环比下降 70%
项目二：蚂蚁广告决策产品数据建设
项目背景：决策产品作为专为集团高管（集团 CEO、支付宝CEO、广告业务负责人）提供决策支持的数据产品，是高管快速了解广告及商业化业务现状以及业务业绩评估的核心数据依据。难点在于：稳定性与时效要求极高、业财数据深度融合的复杂度挑战、数据频繁回刷造成的人力浪费。
核心工作：
1、业财数据融合：报表层需与财务数据高度融合，但财务数据因产出时效与稳定性瓶颈，在模型层与主链路解耦，报表层通过可视化工具融合，实现财务数据变动自动对齐，避免财务侧波动影响广告链路
2、集市建设：按主题重新划分集市，统一研发、设计与命名规范，核心逻辑下沉
3、质量保证：面对多口径与新老模型并存，定向开发了一套一致性质量监控模型
4、回刷提效：将手工账录入、集市数据回刷等工作流程化、线上化，人力成本的大幅降低。回刷借助AI进一步提效
业绩：
1、产品升级：实现了业财一体的观测方式，分别为业财双端提效：实现集团层面中心化收入业绩管理，形成对商业化战略判断的Onepage、总裁双周会决策提效。 2025财年全年累计用户访问PV 8.1W，UV 650+
2、集市升级：集市模型数量下降70%（150+→45），5层以内模型占比提升28pp（60%~88%）
3、数据质量：实现质量问题线上化监控，做到问题5分钟内定位、30分钟内修复，当天完成回刷。上线后有效拦截20+上游数据质量及变更风险问题
4、研发效率：业务复杂度翻倍情况下，集市回刷效率提升66%（3人天/月 → 1人天/月），研发效率明显提升
5、正向反馈：获得部门2025季度奖项，获得合作方高度认可
ID:441779
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2、熟悉数仓维度建模方法论、并能支撑实际业务场景。
3、有离线数仓、Flink实时数仓的搭建、开发经验
4、熟悉Hadoop生态圈
5、熟悉大数据数据采集、数据传输、数据计算、资源调度等方面技术。
2、熟悉数仓维度建模方法论、并能支撑实际业务场景。
3、有离线数仓、Flink实时数仓的搭建、开发经验
4、熟悉Hadoop生态圈
5、熟悉大数据数据采集、数据传输、数据计算、资源调度等方面技术。
项目经验
项目一：蚂蚁广告数据治理
项目背景：广告域存储规模超 110PB（支付宝内 Top1），2025财年业务目标翻倍但计存预算零增长；算法空间计算水位 97%、存储水位 90%，连续多日告警；低优先级小时任务占比 75%，起夜率在 BG 黑榜排名第一。
核心工作：
1、去中心化治理： 构建"公共资源私有化，责任到人"的常态化治理机制
2、自动化治理能力建设：事前补数据管控、事中监控查杀、事后重排压缩，形成常态化治理闭环；
3、制定《广告域离线双十一大促预案》，覆盖 34 项预案；建设集群监控规则体系，实现前置预警；
业绩：
1、系统复杂度： 日调度实例全年减少 37%（4.6w→2.9w），人均可少运维 70+ 任务实例
2、数据稳定性： 7 级基线 0 破线，起夜频次 S2 环比 S1 下降 55%（54→24）
3、计存成本： 累计释放 29PB 存储、16KCU 计算资源，广告域离线计存成本节约 1000 万 +
4、大促保障： 双十一期间 7 级基线 0 破线，起夜次数环比下降 70%
项目二：蚂蚁广告决策产品数据建设
项目背景：决策产品作为专为集团高管（集团 CEO、支付宝CEO、广告业务负责人）提供决策支持的数据产品，是高管快速了解广告及商业化业务现状以及业务业绩评估的核心数据依据。难点在于：稳定性与时效要求极高、业财数据深度融合的复杂度挑战、数据频繁回刷造成的人力浪费。
核心工作：
1、业财数据融合：报表层需与财务数据高度融合，但财务数据因产出时效与稳定性瓶颈，在模型层与主链路解耦，报表层通过可视化工具融合，实现财务数据变动自动对齐，避免财务侧波动影响广告链路
2、集市建设：按主题重新划分集市，统一研发、设计与命名规范，核心逻辑下沉
3、质量保证：面对多口径与新老模型并存，定向开发了一套一致性质量监控模型
4、回刷提效：将手工账录入、集市数据回刷等工作流程化、线上化，人力成本的大幅降低。回刷借助AI进一步提效
业绩：
1、产品升级：实现了业财一体的观测方式，分别为业财双端提效：实现集团层面中心化收入业绩管理，形成对商业化战略判断的Onepage、总裁双周会决策提效。 2025财年全年累计用户访问PV 8.1W，UV 650+
2、集市升级：集市模型数量下降70%（150+→45），5层以内模型占比提升28pp（60%~88%）
3、数据质量：实现质量问题线上化监控，做到问题5分钟内定位、30分钟内修复，当天完成回刷。上线后有效拦截20+上游数据质量及变更风险问题
4、研发效率：业务复杂度翻倍情况下，集市回刷效率提升66%（3人天/月 → 1人天/月），研发效率明显提升
5、正向反馈：获得部门2025季度奖项，获得合作方高度认可
项目背景：广告域存储规模超 110PB（支付宝内 Top1），2025财年业务目标翻倍但计存预算零增长；算法空间计算水位 97%、存储水位 90%，连续多日告警；低优先级小时任务占比 75%，起夜率在 BG 黑榜排名第一。
核心工作：
1、去中心化治理： 构建"公共资源私有化，责任到人"的常态化治理机制
2、自动化治理能力建设：事前补数据管控、事中监控查杀、事后重排压缩，形成常态化治理闭环；
3、制定《广告域离线双十一大促预案》，覆盖 34 项预案；建设集群监控规则体系，实现前置预警；
业绩：
1、系统复杂度： 日调度实例全年减少 37%（4.6w→2.9w），人均可少运维 70+ 任务实例
2、数据稳定性： 7 级基线 0 破线，起夜频次 S2 环比 S1 下降 55%（54→24）
3、计存成本： 累计释放 29PB 存储、16KCU 计算资源，广告域离线计存成本节约 1000 万 +
4、大促保障： 双十一期间 7 级基线 0 破线，起夜次数环比下降 70%
项目二：蚂蚁广告决策产品数据建设
项目背景：决策产品作为专为集团高管（集团 CEO、支付宝CEO、广告业务负责人）提供决策支持的数据产品，是高管快速了解广告及商业化业务现状以及业务业绩评估的核心数据依据。难点在于：稳定性与时效要求极高、业财数据深度融合的复杂度挑战、数据频繁回刷造成的人力浪费。
核心工作：
1、业财数据融合：报表层需与财务数据高度融合，但财务数据因产出时效与稳定性瓶颈，在模型层与主链路解耦，报表层通过可视化工具融合，实现财务数据变动自动对齐，避免财务侧波动影响广告链路
2、集市建设：按主题重新划分集市，统一研发、设计与命名规范，核心逻辑下沉
3、质量保证：面对多口径与新老模型并存，定向开发了一套一致性质量监控模型
4、回刷提效：将手工账录入、集市数据回刷等工作流程化、线上化，人力成本的大幅降低。回刷借助AI进一步提效
业绩：
1、产品升级：实现了业财一体的观测方式，分别为业财双端提效：实现集团层面中心化收入业绩管理，形成对商业化战略判断的Onepage、总裁双周会决策提效。 2025财年全年累计用户访问PV 8.1W，UV 650+
2、集市升级：集市模型数量下降70%（150+→45），5层以内模型占比提升28pp（60%~88%）
3、数据质量：实现质量问题线上化监控，做到问题5分钟内定位、30分钟内修复，当天完成回刷。上线后有效拦截20+上游数据质量及变更风险问题
4、研发效率：业务复杂度翻倍情况下，集市回刷效率提升66%（3人天/月 → 1人天/月），研发效率明显提升
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