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高级java
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个人介绍
一、AI 能力 & 智能系统集成
熟悉视频处理、文本处理模型集成（如 GPT-4、BERT），基于 Embedding 向量化与语义匹配，支撑内容理解和智能推荐。能将 AI 能力工程化落地，兼顾性能、稳定性与成本控制二、分布式系统 & 高并发处理
熟悉 消息堆积治理、消费隔离、流量削峰，确保高并发系统稳定对千万级数据表（用户、渠道任务、消息推送记录）进行 预分库分表，提升读写性能三、DevOps & 平台化建设
从 0 到 1 搭建公司级 DevOps 平台，统一管理迭代、分支、制品及生命周期优化 CI/CD 流程，结合 Helm、FatJar、镜像分层，部署时长缩短 30%，制品包体积减少 80%四、异步化 & 事件驱动架构设计
基于 事件驱动模型解耦 GitLab、Nexus、Jenkins 等组件，提高并发能力熟悉 MQ 在异步通知、流程解耦及削峰填谷中的应用五、系统重构 & 基础服务沉淀
对消息推送、文件中心等核心业务进行梳理、重构和平台化采用 工厂模式、策略模式、模板方法模式 提升可扩展性提供 SDK + MQ 异步调用，降低网络和磁盘 IO，系统 SLA 从不足 95% 提升至 99%六、Java 技术栈 & 工程能力
熟练掌握 Spring / Spring Boot / MyBatis / Dubbo / Spring Cloud Alibaba熟练掌握数据库建模与系统设计，能输出高质量 详细设计文档、流程图、状态图、时序图工作经历
2025-07-01 -至今深圳兔展智能高级java
项目背景 为满足企业客户对标准化、低门槛、可计费的 AIGC 服务需求，从零打造轻量级自研工作流引擎，将本地开源模型与云大模型能力统一封装为可复用的“AI 应用”，实现 B 端可视化编排、C 端一键调用的完整产品闭环。 系统简介 B 端：客户通过可视化界面拖拽“语义化业务节点”（如“文生图”、“高清修复”、“图生视频”），创建并封装为“AI 应用”，支持绑定不同生成模型、配置参数模板； C 端：用户提交图文需求，选择应用后系统自动执行生成任务、扣减积分并返回结果 项目环境 开发技术：SpringCloud alibaba / Mybatis / Rocketmq / Redis / MySQL 个人职责 设计自研工作流 DSL 及解析引擎：定义语义化节点（如文生图、高清放大），在 Java 层完成 DSL 校验、拓扑分析与任务指令生成 构建模型元数据注册中心：统一管理本地开源模型与云模型的版本、路径、显存等信息，支持“一工作流多模型”动态切换 开发高可靠任务调度引擎：基于 RocketMQ + 状态机实现优先级调度、失败重试、超时熔断，并集成积分校验与资源预检，保障任务稳定执行 技术
2024-11-01 -2025-06-01深圳兔展智能高级java开发
项目背景 市面上的智能剪辑工具多聚焦于模板套用或简单拼接，缺乏对爆款视频深层结构的智能解构与再创作能力 本项目旨在构建一套面向企业客户的 AI 视频创作平台，通过对视频素材的智能拆解、语义理解与重组，实现短视频的批量化、智能化生产 系统简介 平台提供视频拆解、片段智能打标、文案智能改写、素材语义匹配及多素材混剪生成等能力， 形成从原始素材 → 语义理解 → 智能创作 → 视频生成的完整 AI 生产链路。 系统上线半年内，累计为客户自动生成短视频 50 万+ 条，生成视频整体合格率达到 95%，显著降低人工剪辑成本。 项目环境 开发技术：SpringCloud alibaba + Mybatis + Rocketmq + Redis 数据存储：MySQL（业务数据） / PostgreSQL + pgvector（向量数据） AI 能力：多模型 AI 任务调度 / 向量语义搜索 / 视频素材智能匹配 个人职责 负责 AI 任务调用与编排模块的设计与开发，支撑视频拆解、打标、文案生成等多类 AI 能力 负责素材智能匹配模块的整体设计，实现基于语义理解的视频素材自动筛选 参与 AI 能力在现
教育经历
2011-09-01 - 2015-07-01集美大学诚毅学院软件本科
