林悦 · Business Intelligence (BI) Engineer

负责 AI 业务线数据仓库 ADS/DWS 层日常 ETL 运维与性能优化，通过重构分区策略与增量刷新机制，将 15+ 张核心指标表的产出延迟由 T+2 缩短至 T+1，保障运营晨会每日 9 点前准时出数。

独立从 0 到 1 搭建 AI 产品整体运营 Tableau 看板，整合活跃、留存、收入与广告消耗等 20+ 关键指标，并配置异动自动预警；看板上线后成为运营团队每日早会唯一数据来源，日均访问量超 80 人次。

针对高频临时取数痛点，梳理共性分析场景，设计基于 SQL 的用户行为与收入维度宽表，使非标取数平均响应时间从 2 小时降至 40 分钟，并沉淀 12 套可复用 SQL 模板。

推进数据质量治理，利用血缘分析定位并修复 3 处上游埋点日志解析异常，协同 QA 落地 27 条自动化校验规则，将核心报表字段级准确率由 96.8% 提升至 99.5%。

与产品、研发协作制定 AI 功能埋点规范，输出《事件数据接入与命名标准》，将新功能上线到看板可视化的接入周期从平均 3 个工作日压缩至 24 小时内。

为定位 AI 产品新用户留存瓶颈，构建“激活-首次使用-深度互动”全链路漏斗模型，利用 SQL 分析海量埋点数据，归因出首次响应时长 >3 秒的环节导致约 30% 用户流失。

运用 Python 进行留存队列分析，发现首日完成 ≥1 次有效 AI 对话的用户次日留存率高出均值约 25%；据此推动产品增加新手引导与即时触发机制，并协同算法团队降低响应延迟。

推动 A/B 实验验证优化方案，新版本上线后次日留存率相对提升 4%；同时配置关键行为转化率自动化预警，支撑产品持续迭代。

针对 AI 业务线日均数亿级调用链路的分布式服务集群，设计异常检测阈值模型并通过 SQL 聚合海量日志，实现服务健康状态秒级推送至 WebSocket 驱动的实时大屏。

基于 Power BI 开发多层级数据钻取报表，构建“区域节点→服务实例→接口级”三维下钻路径，使运维人员定位根因的平均耗时由 8 分钟缩至 40 秒。

搭建全链路监控可视化方案，整合服务器负载、错误率与业务调用链数据；在一次线上突发抖动中，大屏 3 秒内触发告警并清晰展现实时影响面，协助团队 15 分钟内完成止损。

编写数据清洗与窗口计算的 SQL 存储过程，将原始运维日志加工为标准化指标中间表，支撑大屏每 5 秒刷新且查询性能稳定在毫秒级响应。

参与某头部直播电商平台数据仓库分层建设，负责主播业绩主题域的维度建模，基于星型模型设计 DWD 明细层与 DWS 轻度汇总层共 6 张核心表，拉通主播、直播间、商品等维度，统一 GMV、有效观看时长、支付转化率等 10 项关键业务指标口径。

利用 SQL 完成从原始日志到 ADS 应用层的 ETL 开发与每日调度配置，实现多源数据清洗、关联与聚合自动化，将核心经营数据产出时间提前至早 6 点，数据延迟较此前手工提数降低约 70%，稳定支撑运营晨会。

独立搭建主播业绩管理看板，设计涵盖开播频次、峰值在线、增粉量、坑位产出等 12 项指标的可视化总览与下钻分析，面向 30 余名运营及公会管理人员推广使用，日活查看率超过 90%。

针对日/周报手工统计耗时长、易出错的问题，主导自动化模板开发，通过 SQL 固化逻辑并接入定时任务，将日报生成从人均 1.5 小时压缩至 5 分钟，周报产出效率提升超 85% 并彻底消除人工填报误差。