1、主导超复杂业务流程的 SaaS 化电商平台架构设计与落地实施： 负责品类过百万、交易额过亿的 B2B 电力招标采购 SaaS 平台及供应链金融系统的整体架构设计，涵盖权限控制、数据隔离、多租户支持、招标流程引擎、消息推送等多个关键模块，支撑高并发、高可用、可扩展的业务场景。 2、构建安全可靠的多租户权限体系： 基于 Shiro 实现 SaaS 平台的细粒度权限控制机制，支持企业级角色划分与员工权限隔离，确保不同客户、不同岗位之间的访问控制严格合规，保障系统安全性。 3、采用微服务架构提升系统稳定性与扩展能力： 使用 Dubbo + Spring Cloud Alibaba 技术栈搭建分布式服务体系，实现模块解耦、服务自治和弹性伸缩，系统可用性达 99.95%，并发处理能力提升 3倍以上。 4、设计基于 Activity 的自定义工作流引擎，提升审批效率： 主导开发基于 Activity 工作流的任务调度模块，支持灵活配置招标、开标、评标等业务流程，使流程发起与审批效率提升 200%，显著缩短业务周期。 5、构建智能数据分析与规则引擎模块，赋能招标决策： 设计并实现数据分析模块，结合动态规则引擎提供实时评分、风险预警等功能，为招标过程中的关键节点提供数据支撑，提高评审准确率和透明度。 6、基于消息队列实现高效招标信息推送机制： 引入 RocketMQ/Kafka 消息中间件，实现招标需求定向推送与广播通知功能，大幅提升投标人参与率，关键项目的投标响应率提升 200% 以上。 7、数据架构优化与多数据库同步体系建设： 采用数据聚合与逻辑隔离策略，满足多租户下的数据安全与共享双重要求； 利用 Canal 实现主从数据库与跨库数据同步，确保数据一致性与高可用，数据延迟降低至 1秒以内。 8、DevOps 与 CI/CD 体系建设，提升研发效率与质量： 自建开发环境，部署 Linux、JDK、MySQL、Git、Jenkins 等基础组件，构建完整的 CI/CD 流水线，自动化构建与部署覆盖率超过 80%，上线效率提升 40%； 与华为云、腾讯云、IDC 供应商对接，完成测试与生产环境的多点部署，提升系统稳定性和容灾能力。 9、项目管理与质量保障体系落地： 使用 Jira 进行项目任务拆解、WBS 分解与里程碑管理，实现项目进度可视化，交付准时率达 100%； 推动单元测试、集成测试与自动化回归测试全面覆盖，测试覆盖率高达 100%，线上事故率为 0%，显著提升产品质量。

1、主导永辉、中百、无限极等超大型企业电商系统架构设计与数字化转型落地： 负责 SKU 过亿、交易额超百万的电商平台整体架构设计，涵盖智慧供应链、仓储物流、订单履约等多个关键模块，支撑高并发、高可用、高扩展性的业务场景。 2、制定企业级 IT 技术战略与架构演进路线： 结合企业业务目标与市场趋势，主导长期和短期的技术选型、架构升级路径及数据体系建设方案，明确微服务治理、云原生演进、数据中台建设等关键技术方向。 3、完成企业现有系统架构反向工程与现状分析： 梳理并绘制企业原有系统的架构图与功能依赖关系，识别系统瓶颈与技术债务，为后续改造提供清晰蓝图。 4、基于 DDD 的系统建模与边界划分： 主导业务需求调研与领域驱动设计（DDD）建模，完成核心业务域拆分与限界上下文定义，统一业务与技术人员的认知，确保系统设计与业务逻辑高度对齐。 5、构建高可用、可扩展的微服务架构体系： 使用 Spring Cloud Alibaba 技术栈搭建分布式服务体系，解决原有系统老旧、启动慢、难扩展、信息孤岛等问题；通过异步解耦、服务自治等方式提升系统稳定性与响应能力。 6、数据架构优化与海量数据处理能力升级： 对 TB 级数据表进行 DDD 驱动的业务模型重构，合理拆分为 1000w 级别的业务表，提升查询效率； 实施分库分表策略，实现业务隔离与数据安全； 引入 Canal + MQ + ES 组合方案，实现数据实时同步、分发与多维查询，支持实时 BI 和智能推荐场景。 7、缓存体系与高并发访问能力设计： 设计本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis Cluster）+ 搜索引擎（ES）三层缓存架构，有效应对高并发访问压力，系统吞吐量提升 3倍以上，用户请求响应时间下降 60%。 任务调度与定时任务体系优化： 基于 Spring Boot + Quartz + XXL-JOB 构建分布式任务调度平台，简化开发流程，使定时任务模块开发效率提升 200%，任务执行成功率接近 100%。 8、构建 DevOps 与监控运维体系： 通过 Jenkins + Docker 实现 CI/CD 自动化流水线，部署效率显著提升； 利用 Prometheus + Grafana 实现全链路监控告警机制，保障系统运行稳定性； 配合大数据部门建设供应链智慧化平台，结合 AI 与大模型技术（如 Spring-AI、ChatGPT）实现智能预测、自动决策等功能，推动供应链智能化升级。 9、跨团队协作与问题攻坚： 担任供应链领域的技术负责人，协调产品、前端、测试、大数据等多个团队，推动集团整体数智化方案落地；深入一线解决复杂系统故障与性能瓶颈，保障平台稳定高效运行。