大数据开发的简历，最忌讳只写一句"负责大数据开发工作"。招聘方看大数据开发，核心看的是：数据规模、平台技术、性能优化、业务支撑。 一份能拿面试的简历，要用数据量和性能数据说话。下面讲清楚怎么写。
一句话：大数据开发简历要回答"处理多大数据、平台技术深不深、性能和时效怎么样"。
用具体大数据成果说话，并量化：
可量化的方向：数据量 / 任务数、平台 / 技术栈、运行时长 / 资源优化、及时率 / 稳定性、数仓 / 业务支撑。量化方法见 简历怎么用数字量化成果。
分类列出你的大数据开发能力：
技能板块写法见 简历技能怎么写。
侧重不同，大数据开发简历要突出数据规模和性能，按目标岗位定制，见 简历针对岗位定制怎么做。后端方向见 后端开发简历怎么写。
突出数据规模、平台技术、性能优化和业务支撑。用数据量/任务数、平台/技术栈、运行时长/资源优化、及时率/稳定性等数据，证明处理多大数据、平台技术深不深、性能和时效怎么样，而不只是"负责大数据开发"。
用大数据硬指标：日处理数据量/任务数、平台技术栈、任务运行时长/资源优化、数据及时率/稳定性、数仓建设。例如"日处理 10TB+、任务 500+、核心任务时长缩短 60%、资源成本降 30%、及时率 99.9%"，比"负责大数据开发"有说服力得多。
要，性能优化（任务调优、数据倾斜、资源优化）是大数据开发能力深度的关键。会写 Spark/Flink 任务的人很多，但能把任务运行时长压下来、把数据倾斜解决掉、把资源成本降下来的工程师才稀缺、才值钱。大数据任务跑得慢、资源浪费会直接拖慢数据时效、增加成本。把你通过调优做出的任务时长缩短、资源成本下降、数据倾斜处理写清楚，配合数据规模和数仓建设。能证明你不只是「会写任务」，更能把大数据任务的性能和成本优化好，这是大数据招聘很看重的能力，会调优、懂数仓的大数据开发才值钱。
大数据开发偏数据平台、数仓和管道建设（Spark/Flink、ETL、性能），把数据处理好供给业务；推荐算法工程师偏算法模型（推荐、排序、CTR）。大数据简历要突出数据规模、平台技术、性能优化和数仓，体现你的数据工程能力，而算法更偏建模。两者一个建数据管道一个建模型（常配合），按目标岗位定制。
大数据开发简历的核心，是证明数据规模大、平台技术深、性能优化好、业务支撑强。用数据量、平台技术、任务时长优化和及时率数据说话，突出数据和性能，你的简历才有竞争力。写完用棱镜简历的免费体检检查一遍：prismresume.cn/check。
读完想知道自己的简历什么水平？
免登录测一下，10 秒出报告大数据开发（数据开发 / 数据工程）岗看重数据管道、数仓建设、数据规模和稳定性，和数据分析是两回事。本文给出要点：明确你的方向、用数据规模与稳定性说话、项目怎么写、技术栈分层、如何区分于数据分析师。附 ATS（简历机筛系统）关键词与 FAQ。
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