负责公司数据体系的建设（从无到有），包括设计指标体系，数据埋点上报、存储统计运算，以及最终各项数据服务类产品或工具输出，用于提高用户工作效率，保障业务运营正常运转；
入职后，一周时间啃下 《python cookbook》，做好技术转型，利用 python 进行数据平台开发工作。 协助部门Leader 从0开始搭建公司数据架构体系：ETL（python），存储/统计层（oracle），应用展示层（python/flask）。
之后独立负责 数据后台（D）项目后端项目开发。
独立负责 oracle pl/sql 存储过程开发，存储过程有效代码量1W行左右。
从0开始，对接公司各个业务部门进行第一次数据接入，协商数据埋点上报，采集数据。
年会被评选为年度优秀团队。团队规模5人。
2013
开始接管数据后台（D）项目，担任岗位，产品兼职开发，负责产品日常需求对接，以及制定开发计划，协同进行开发。
第一次成为导师，带领新同事熟悉工作，快速进入工作岗位投入项目开发。 加入公司上市项目团队（春雷），负责公司上市所需数据支撑，做到24小时随叫随到。这年公司成功在香港上市。
因公司成功上市，开始研究 oracle 替代方案，部门leader开始安排团队技术人员研究hadoop技术方案 。
年会被评选为公司年度优秀个人。5%入选率。
因工作成果突出，年底正式晋升为数据组组长，团队规模6人。
2014
这年开始带领团队，对接公司各项数据事项，负责组内工作管理，制定工作计划，组内人员招聘。
行业数据产品竞品调研，数据后台（D） 产品规划，日常迭代。
梳理公司内各个业务形态，分析业务产品功能，设计数据指标体系。
因业务数据量膨胀，运算时间变长，对 oracle 存储过程，存储结构进行重构优化，从整体运算时长14小时，优化至6小时。
为了方便公司内外部更方便的查看渠道相关数据，推广渠道后台开发上线运营。
部门扩张，纳入支付组后称为 “数据支付部” 这年，开始尝试 hadoop+hive+pg 技术方案，并且方案实施，部署，运行成熟。
2015
数据中心技术方案迁移，hadoop方案上线，制定了oracle存储过程迁移hive的技术方案，以及运算脚本编写规范。之后完成迁移，以及数据校验。
存储方案替换，oracle替换成 pg，同时对历史数据进行迁移。
团队自主研发 任务调度系统 项目 开发并上线。
梳理数据产品前后端技术架构，实现前后端分离技术方案，引用全新的前端开发框架 angular，并制定了前端初版指令构建模块。
团队开始招聘数据分析挖掘人员，在数据分析挖掘方向做一些探索尝试，未果。
因工作成果突出，晋升: 数据支付部-经理，向部门负责人（总监）汇报工作。
技术职级晋升T3-1， 公司最高职级T4。
2016
上半年继续负责数据中心方案迁移后续相关优化事项，完善hive运算模型，以及运算效率。
下半年因部门开始尝试承接公司其他内部产品项目开发。本人组织架构调整为部门产品组负责人。下属产品经理4人，负责部门内各项后台产品（数据类产品，支付系统，客服系统，话费系统，事件系统，运维管理系统，推送平台）日常产品管理工作，重点负责数据类产品。
因公司新业务的产品结构有重大调整，现有数据体系架构，并不适用于新的业务模式， 为配合公司新业务模式，新项目数据平台（data）启动。开始带领技术团队，重新梳理新业务模式，制定全新的运算模型，以及指标体系。
hive运算架构重构，运算架构升级之后从原先的基础 “3维数据，一个去重组合”，上升到“7个维度，9个去重组合”， 后因取数效率和实际应用场景，缩减了2个维度， 最终保留“5个维度，6个去重组合”。
hive运算架构整理优化，因运算组合增多，运算数据量暴增导致运算时间变长，负责带领团队对hive运算架构优化，以及相关运算脚本性能调优进行调优。同时hadoop节点扩容。
2017
数据仓库迁移，因公司业务服务上云，各大机房服务器纷纷下架，数据中心机房原先在香港，需将服务器回迁深圳机房。搬迁预计1月左右，于是在在深圳机房搭建临时hadoop集群，将各项服务切换至深圳集群，保证迁移期间数据服务正常运转。事后香港服务器抵达深圳机房，重新搭建新hadoop集群。然后再次迁移至香港新集群，期间负责管理调度整体数据迁移相关事宜。
bud项目启动，因d，data 两个数据后台同时在线上维护，运算同时存在两套，数据存在重叠，严重浪费资源，于是 数据平台（bud）启动，整合d，data，这年 d, data后台下线。同时整合其他数据产品，作为服务平台来运营。
公司级用户画像服务正式建立，并投入使用，支持300多个属性标签。
开放数据平台项目，开始构建实现业务自己定义埋点，存储，运算，展示，功能已经完成，但是还未投入使用。
自助取数服务平台上线，支持用户自助提取各项数据日志。
数据平台移动版上线，支持用户可用移动设备，通过浏览器，进行查看数据。
数据分析/挖掘探索，跟业务紧密合作，开始尝试提供一些数据分析挖掘类服务，进行主题分析，定期输出业务数据报告。
2018
在数据服务上，精益求精，不断完善数据平台bud产品功能，主动输出业内最新数据相关功能。
