个人信息
张勇 数据架构师 / 数据产品经理
- 10年+数据架构及管理经验，主导过多个PB级数据体系建设。
- 擅长数据产品研发、数据治理、数据架构设计、数据团队管理等。
- 持续追踪AI技术前沿，深度实践Agent架构设计与LLM应用开发，坚信AI会像智能手机一样颠覆我们的生活。
教育背景
北京航空航天大学
经济管理学院工商管理硕士
主要课程：
管理经济学组织行为学企业战略管理商业数据分析财务管理
北京信息科技大学
计算机与自动化系工学学士
主要课程：
数据结构与算法计算机网络操作系统数据库系统软件工程
工作经历
自主创业
2023.04 - 至今技术合伙人
作为技术合伙人，主导多个企业级项目的全流程开发，涵盖互联网家装、能源回收等领域，通过技术创新显著提升客户业务效率。
- 智能化产品库管理系统
- 为某互联网家装公司开发智能搜索与产品定制系统
- 实现基于规则的智能产品套餐推荐，提升产品开发效率30%+
- 技术栈：React + Next.js + TailwindCSS | FastAPI + SQLAlchemy + Redis + MySQL
- BOM文件生成与木作规则工具
- 开发自动化BOM文件生成系统，支持母子规则配置
- 优化家装产品开发流程，提升效率50%+
- 技术栈：Streamlit | Pandas + NumPy + MySQL
- 废油回收管理系统
- 为某能源公司打造全产业链废油回收管理平台
- 实现从收集、运输、加工到销售的完整业务闭环
- 技术栈：React + Ant Design | FastAPI + SQLAlchemy + Redis + MySQL + MinIO
去哪儿旅行（北京趣拿科技有限公司）
2021.04 - 2023.03资深数据架构师
- 主导设计并实现公司级数据中台建设，服务 100+ 业务线，日均处理数据量 10TB+，支持实时数据分析和决策
- 设计实现实时数据处理平台，基于 Flink + Kafka 构建，处理延迟<5s，支撑订单、用户行为等高并发场景
- 推进数据治理项目，基于 Atlas + OpenMeta 构建数据资产管理平台，数据使用效率提升 200%，运维成本降低 40%
- 主导数据架构升级，引入 Data Vault 2.0 模型，提升数据加工效率 50%，数据一致性达到 99.9%
如艺花卉（创业项目）
2020.09 - 2021.02技术合伙人 / 数据架构师
- 作为核心创始团队成员，主导设计企业级花卉供应链数据分析平台，为小微花商提供智能化经营决策支持
- 构建端到端数据流水线，实现从订单、库存到销售的全链路数据采集和分析，支持多维度业务洞察
- 设计实现数据仓库模型，采用 Kimball 维度建模方法，构建销售、库存、采购等核心主题域
- 开发可视化数据分析平台，提供销售预测、库存优化、价格分析等核心指标，帮助商家提升运营效率 35%
北京风行视频有限公司
2013.01 - 2020.08数据中心高级经理
- 搭建公司统一数据平台，整合 7+ 业务系统数据，日均处理 PB 级数据，支持千万级用户数据分析
- 设计并实现实时用户画像系统，基于 Spark Streaming 构建，支持秒级标签更新，提升广告转化率 35%
- 主导数据仓库重构，采用 Lambda 架构，优化查询性能提升 8 倍，支持亿级数据秒级查询
- 管理 15 人技术团队，建立数据开发规范和评审机制，团队效能提升 80%
亚信（中国）技术有限公司
2010.03 - 2012.12高级工程师
- 负责中国移动省级数据仓库建设，日均处理话单数据 3 亿+，查询性能提升 5 倍
- 设计实现用户行为分析平台，支持亿级用户精准营销，营销转化率提升 40%
- 主导 ETL 框架优化，处理效率提升 3 倍，支持增量更新和实时计算
项目经历
智能产品库管理系统仪表盘，展示关键指标和数据统计
基于语义的智能搜索功能，支持模糊匹配和多维度筛选
基于规则引擎的产品定制套餐配置界面
产品数据分析报表，提供多维度数据可视化展示
系统架构设计
- 基于Next.js框架设计前端架构，采用服务端渲染提升性能和SEO效果
- 利用TailwindCSS构建响应式UI组件，确保在各种设备上的一致体验
- 设计FastAPI后端服务架构，实现高性能RESTful API
- 采用SQLAlchemy ORM设计合理的数据模型，提升数据库操作效率
智能搜索引擎开发
- 实现基于向量数据库的智能语义搜索功能，支持模糊匹配和多维度筛选
- 设计高效的索引结构，提升搜索响应速度，实现毫秒级查询
- 开发自动化标签系统，通过机器学习算法为产品生成标签，提升搜索准确性
- 实现搜索结果权重调整机制，确保最相关的产品优先展示
规则引擎实现
- 设计并实现基于业务规则的产品定制套餐引擎，支持复杂条件组合
- 开发可视化规则配置界面，使业务人员能够轻松定义和管理规则
- 实现规则冲突检测和优先级排序机制，确保规则执行的一致性
- 构建规则执行日志和分析系统，提供规则优化建议
性能优化与系统集成
- 使用Redis实现多级缓存策略，降低数据库负载并提升响应速度
- 优化数据库查询和索引，实现复杂查询的高效执行
- 设计RESTful API接口规范，确保前后端数据交互的一致性和可维护性
- 实现与企业现有ERP系统的无缝集成，确保数据同步的准确性
为互联网家装企业打造专业级产品库管理系统，通过智能搜索和基于规则的产品定制套餐功能，大幅提升产品开发效率和业务流程自动化水平。
项目成果
- 产品开发效率提升30%以上，显著节省人力成本
- 产品定制方案生成时间从平均2小时缩短至5分钟内
- 系统支持10,000+产品SKU的高效管理和智能推荐
- 搜索准确率达到95%以上，大幅提升用户体验
技术栈
前端：React, Next.js, TailwindCSS, TypeScript后端：Python, FastAPI, SQLAlchemy, Redis数据库：MySQL, Redis部署：Docker, Nginx
BOM文件自动生成工具界面，支持多种产品类型和材质参数
木作母子规则配置界面，实现复杂依赖关系的可视化管理
需求分析与系统设计
- 深入分析家装行业木质产品生产工艺流程，提炼关键业务规则
- 设计灵活的母子规则数据模型，支持复杂产品结构关系的表达
- 规划系统架构，采用Streamlit构建轻量级但功能强大的用户界面
- 设计高效的数据处理流程，确保大批量数据处理的性能表现
核心功能实现
- 基于Streamlit框架开发直观的用户交互界面，降低用户学习成本
- 使用Pandas和NumPy实现高效的数据处理和计算引擎，支持复杂的规则运算
- 开发BOM自动生成模块，支持多种产品类型和不同工艺参数
- 实现母子规则配置功能，支持产品间的依赖关系和参数联动
数据处理与优化
- 优化大规模数据处理性能，实现毫秒级规则计算
- 设计规则冲突检测算法，确保生成结果的准确性
- 开发数据校验模块，对输入数据进行多维度验证
- 实现计算结果缓存机制，提高系统响应速度
系统集成与部署
- 开发数据导入/导出接口，支持与企业ERP系统的数据交换
- 实现自动化批处理功能，支持批量BOM生成
- 使用Docker容器化部署，确保系统在不同环境下的稳定运行
- 编写详细的用户使用文档和培训材料，确保系统顺利交付使用
为家装行业打造专业级BOM(物料清单)自动化生成工具，集成木作母子规则配置功能，实现了复杂木质产品定制流程的标准化与自动化，大幅提高了产品开发效率。
项目成果
- 产品BOM生成效率提升50%以上，平均每个产品节省30分钟开发时间
- 规则错误率从原来的5%降低至0.5%以下，大幅提高了生产质量
- 系统每月为企业节省约200人工时，相当于一个全职设计师的工作量
- 工具的使用显著减少了产品设计与工厂生产之间的沟通成本
技术栈
前端框架：Streamlit数据处理：Pandas, NumPy, Python数据存储：MySQL部署工具：Docker
系统登录界面，支持多角色权限管理
系统主仪表盘，展示关键业务指标和实时数据
企业管理界面，集中管理合作企业和供应商信息
交易管理模块，支持废油回收全流程交易记录
需求分析与架构设计
- 通过深入调研废油回收行业业务流程，独立完成需求分析和功能模块划分
- 基于FastAPI框架设计了高性能的RESTful API接口
- 使用SQLAlchemy实现了强大的ORM映射，提高了数据库操作效率
- 采用Alembic进行数据库版本控制，确保数据库结构变更的可追踪性
核心功能开发
- 基于Vue3组合式API开发前端组件，提升代码复用性和可维护性
- 使用Ant Design Vue组件库构建现代化的用户界面
- 实现了基于JWT的用户认证和权限控制系统
- 开发了高效的文件上传和管理模块，支持多种格式的交易凭证
- 设计了灵活的数据统计和可视化报表功能
技术难点攻克
- 实现了基于FastAPI的异步处理机制，提升系统并发性能
- 设计了高效的缓存策略，优化数据查询性能
- 使用Vue3的响应式系统构建复杂的数据交互界面
- 实现了优雅的前端状态管理方案
部署与运维
- 使用Docker Compose编排多容器应用，实现一键部署
- 配置Nginx实现反向代理和负载均衡
- 实现了容器化的日志收集和监控系统
- 建立了完整的数据备份和恢复机制
独立设计并开发了一套面向废油回收产业链的全流程管理系统。该系统实现了从餐饮企业废油收集、运输、加工到最终工业级油品销售的完整业务闭环，有效解决了传统废油回收行业存在的交易记录分散、过程监管困难等痛点问题。
项目成果
- 显著提升了废油回收产业链的管理效率，实现了交易全程可追溯
- 为企业提供了准确的数据分析和决策支持
- 系统架构具有良好的可扩展性，可根据业务需求快速迭代更新
技术栈
后端：Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, MySQL前端：Vue3, JavaScript, Ant Design Vue, Pinia, Vite部署：Docker, Docker Compose, Nginx认证：JWT, RESTful API
广告投放监控系统
广告效果监控大屏
数据架构设计
- 设计并实现广告数据仓库，采用星型模型构建多维分析体系，支持亿级数据秒级查询
- 构建实时数据处理管道，基于 Storm + Kafka 实现广告日志实时清洗和 ETL，延迟<5s
- 开发多维度分析模型，覆盖广告订单、位置、地域、创意、终端等核心维度
指标体系建设
- 构建广告效果评估体系，包含曝光、点击、转化、留存等 30+ 核心指标
- 开发用户行为分析模型，实现视频广告完播率、多周期留存等高级指标
- 设计实时指标计算框架，支持千万级 UV 聚合计算，准确率 99.9%
监控平台开发
- 设计双维度监控体系，整合业务指标和系统性能的实时监控
- 基于 Grafana 开发可视化监控平台，实现多域名服务质量和异常请求的实时监测
- 构建智能告警系统，支持多维度异常检测和及时预警
构建企业级广告投放数据分析平台，为商业化团队提供全方位的数据洞察和决策支持，实现广告投放效果的精准评估和优化。
项目成果
- 平台日均处理广告数据 500GB+，支持 100+ 位商业化人员的日常运营决策
- 通过实时数据反馈，帮助广告运营团队提升投放效率 40%，广告转化率提升 35%
- 监控系统有效降低广告投放异常处理时间 60%，服务可用性提升至 99.99%
技术栈
实时计算：Kafka, Storm数据存储：Hive, ClickHouse, Redis监控告警：Grafana, Prometheus, AlertManager开发语言：Java, Python, SQL
数据中台系统架构图
中台架构设计
- 设计一站式数据中台架构，集成多维数据分析、元数据管理、数据质量和数据安全等核心功能
- 构建统一的数据服务层，实现数据资产的标准化管理和高效复用
- 设计数据开发规范，建立数据质量评估体系，确保数据的准确性和及时性
核心功能实现
- 开发 OLAP 分析引擎，支持亿级数据的即席查询，查询延迟优化至秒级
- 实现元数据管理系统，包含数据地图和血缘分析，支持数据资产全生命周期管理
- 构建数据质量监控体系，通过规则引擎实现数据质量的自动化检测和预警
平台运营管理
- 制定数据服务 SLA，建立需求响应机制，提升数据服务效率
- 推动数据资产的统一管理和共享，降低重复开发成本
- 建立数据安全管理体系，实现数据访问权限的精细化控制
通过数据中台建设提升数据服务能力，支撑公司数字化转型战略，实现数据资产的统一管理和价值复用。
项目成果
- 数据需求响应时间从小时级优化至分钟级，服务效率提升 80%
- 通过数据复用和自助分析，降低数据开发成本 60%
- 数据质量达标率提升至 99%，数据服务可用性达到 99.9%
技术栈
数据分析：ClickHouse, Presto, Kylin元数据管理：Atlas, DataHub质量监控：Griffin开发语言：Java, Python, Shell
风行数据大屏展示界面
架构设计
- 基于数据中台设计实时数据服务架构，实现毫秒级数据更新
- 采用微服务架构设计后端系统，确保系统的可扩展性和可维护性
- 设计多层缓存机制，优化数据加载性能和用户体验
数据处理
- 基于 Flink + Kafka 构建实时计算链路，处理实时业务数据
- 设计数据聚合策略，实现多维度数据的实时统计和分析
- 实现数据异常检测和自动恢复机制，确保数据的准确性
前端实现
- 使用 Vue 开发前端应用，确保代码的可维护性
- 基于 ECharts 5.0 实现多样化的数据可视化效果
- 实现主题切换功能，支持多种展示场景
打造面向公众的数据可视化平台，实时展示公司核心业务指标，提供直观的数据展示和交互体验。
项目成果
- 系统支持同时展示 50+ 核心业务指标，数据更新延迟 < 1s
- 可视化大屏在多个重要场合成功展示，获得领导层高度认可
- 系统稳定性达到 99.99%，支持 7*24 小时持续运行
技术栈
前端：Vue3, ECharts后端：SpringBoot, WebSocket, Redis实时计算：Flink, Kafka监控告警：Prometheus, Grafana
个人项目
AIDO - AI 命令行助手
PythonDeepSeek APIShellPowerShell
基于 DeepSeek 大语言模型的命令行助手工具，支持自然语言转命令行指令，具备单轮查询和多轮对话模式。
- 支持 MacOS/Linux/Windows 多平台
- 实现智能的上下文理解和命令解释
- 优雅的 CLI 交互界面
- 自动命令复制到剪贴板功能
Mermaid Preview
TypeScriptReactChrome Extension APIMermaid.js
一个强大的 Chrome 扩展，用于实时预览和编辑 Mermaid 图表，支持智能解析和多种导出格式。
- 实时预览 Mermaid 图表，支持自动刷新
- 多格式导出（PNG、JPG、PDF）
- 深色/浅色主题切换
- 支持拖拽和缩放预览
B站视频下载器
Pythontkinteryt-dlpThreading
一个基于 Python 开发的 B 站视频下载工具，提供图形用户界面，支持视频下载和音频转换功能。
- 支持批量下载和格式转换
- 实时显示下载进度
- 提供 GUI 和命令行两种模式
- 完善的错误处理和日志记录
技能专长
开发技能
- 精通 Java、Python 等后端开发语言
- 掌握 Docker、K8s 等容器化技术
- 熟悉 TypeScript、Next.js 等前端技术
- 熟练使用 Git、Airflow 等开发工具
数据架构与平台
- 精通 Hadoop、Spark、Flink 等大数据计算框架
- 精通数据仓库模型设计（Data Vault、维度建模）
- 熟悉数据质量管理体系建设、元数据、数据血缘管理
- 熟悉数据安全和隐私保护策略
AI与智能化
- 熟悉 GPT、Claude 等大语言模型开发
- 熟练使用 Dify、Coze 等 AI 应用平台
- 掌握 AI 辅助数据开发，如 Text to SQL
- 熟练使用 AI 编程工具提升开发效率
团队管理
- 熟练掌握敏捷开发与项目管理方法
- 具备良好的沟通能力和团队协作精神
- 擅长技术团队建设与管理，提升团队效率与士气
- 具备数据业务价值分析能力，善于数据价值挖掘与变现
个人评价
技术领导力
- 10年+数据仓库和大数据平台架构经验
- 精通数据建模、实时计算、数据治理等领域
- 深入研究 AI 在数据架构中的应用，推动技术创新与效能提升
- 主导过千万级 QPS 数据处理平台的设计与优化
业务洞察力
- 深度参与业务决策，将数据价值转化为业务增长
- 擅长通过数据架构重构提升系统性能，实现数据智能化升级
- 具备跨部门沟通协调能力，推动数据驱动的组织文化建设
团队管理能力
- 10年+技术团队管理经验，带领20人以上团队完成多个重大项目
- 注重技术人才培养，建立了完善的技术评审和知识分享机制
- 具备优秀的项目管理能力，确保项目高质量交付