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项目描述：
企业级Sass多租户式数据中台，本数据平台项目旨在构建高效、灵活的数据处理与分析体系。通过 filebate、Kafka 搭建实时数据采集管道，能每秒处理海量埋点数据，还可被动接收多格式日志文件。业务数据借助 RabbitMQ 异步推送。平台设有预制指标体系，用户也能依业务需求自定义指标。在数据看板中，利用 ECharts 等工具展示指标统计、PV/UV 等数据。上线后覆盖多数业务线，显著提升运营自助取数效率，曾助力金融活动使按钮点击率和转化率大幅提升。实现全渠道数据采集、指标体系构建及可视化分析，支撑精细化运营与业务决策。
责任描述：
在数据平台项目中，牵头组建 8 人后端研发团队，全程主导从 0 到 1 的项目管理与技术落地。带领团队设计 Filebeat+Kafka实时数据采集链路，通过拆解目标到 3 大核心模块（数据链路层 / 指标引擎层 / 看板服务层），明确每人的权责边界与交付节点，推动日均 10 万 + 埋点数据的毫秒级消费与清洗功能落地，同步完成 HTTP 协议适配多源日志接入的技术攻坚。​
建立双周迭代 + 跨团队联调机制，协调算法、前端团队资源，基于 Spring Cloud+RabbitMQ 架构主导设计业务数据异步推送通道，通过制定数据一致性校验规范，保障跨系统数据交互零误差。带领团队攻坚指标引擎核心模块时，推行 **“骨干牵头 + 新人跟岗” 的师徒制 **，高效完成 10 + 预制指标（PV/UV、转化率等）开发，同步实现可视化指标自定义功能，支持动态生成 2000 + 业务模型，使配置效率提升 80%。​
在搭建数据看板后端服务阶段，组织技术评审会敲定分库分表方案，指导团队用 shardingjdbc 实现多数据源切换；主导建立数据质量治理小组，制定 “采集 - 清洗 - 建模” 全流程 SOP，推动体系化落地。项目全程通过风险预警机制提前规避 5 次延期风险，最终助力建行金融活动转化率提升 22%，同步沉淀企业级指标字典与元数据管理标准，团队人均产出较上一项目提升 35%。

项目描述：
企业级Sass多租户式数据中台，本数据平台项目旨在构建高效、灵活的数据处理与分析体系。通过 filebate、Kafka 搭建实时数据采集管道，能每秒处理海量埋点数据，还可被动接收多格式日志文件。业务数据借助 RabbitMQ 异步推送。平台设有预制指标体系，用户也能依业务需求自定义指标。在数据看板中，利用 ECharts 等工具展示指标统计、PV/UV 等数据。上线后覆盖多数业务线，显著提升运营自助取数效率，曾助力金融活动使按钮点击率和转化率大幅提升。实现全渠道数据采集、指标体系构建及可视化分析，支撑精细化运营与业务决策。
责任描述：
在数据平台项目中，牵头组建 8 人后端研发团队，全程主导从 0 到 1 的项目管理与技术落地。带领团队设计 Filebeat+Kafka实时数据采集链路，通过拆解目标到 3 大核心模块（数据链路层 / 指标引擎层 / 看板服务层），明确每人的权责边界与交付节点，推动日均 10 万 + 埋点数据的毫秒级消费与清洗功能落地，同步完成 HTTP 协议适配多源日志接入的技术攻坚。​
建立双周迭代 + 跨团队联调机制，协调算法、前端团队资源，基于 Spring Cloud+RabbitMQ 架构主导设计业务数据异步推送通道，通过制定数据一致性校验规范，保障跨系统数据交互零误差。带领团队攻坚指标引擎核心模块时，推行 **“骨干牵头 + 新人跟岗” 的师徒制 **，高效完成 10 + 预制指标（PV/UV、转化率等）开发，同步实现可视化指标自定义功能，支持动态生成 2000 + 业务模型，使配置效率提升 80%。​
在搭建数据看板后端服务阶段，组织技术评审会敲定分库分表方案，指导团队用 shardingjdbc 实现多数据源切换；主导建立数据质量治理小组，制定 “采集 - 清洗 - 建模” 全流程 SOP，推动体系化落地。项目全程通过风险预警机制提前规避 5 次延期风险，最终助力建行金融活动转化率提升 22%，同步沉淀企业级指标字典与元数据管理标准，团队人均产出较上一项目提升 35%。