个人技术介绍

（应聘方向：Java 后端开发 / 全栈开发 / AI 应用开发 / Go 后端开发）

【基本信息】

岗位方向：Java 后端开发 / 全栈开发 / AI 应用开发 / Go 后端开发

工作年限：3-5 年（可按实际情况调整）

学历专业：计算机科学与技术 / 软件工程

【技术能力概览】

一、 后端开发

核心框架：精通 Spring Boot 4.x（Spring Framework 7.0），熟悉 IoC、AOP、自动配置原理，有模块化单体架构的实战经验。

持久层技术：熟练使用 MyBatis Plus 3.5+，掌握 LambdaQueryWrapper 动态查询、分页插件、逻辑删除、乐观锁、自动填充等高级特性。

数据库能力：

MySQL 8.0 表设计与索引优化，深入理解 InnoDB 存储引擎、事务隔离级别与锁机制。独立完成主从复制、读写分离架构搭建（基于 dynamic-datasource），实现 @DS("master") / @DS("slave") 注解驱动的无侵入读写分离。缓存架构：设计并实现 Caffeine（L1 本地缓存）+ Redis 7（L2 远程缓存）双层缓存方案，理解缓存穿透/击穿/雪崩的防护策略。分布式技术：基于 Redisson 实现分布式锁，解决库存扣减、订单支付等并发场景下的数据一致性问题。Redis 哨兵模式高可用部署，自动故障转移。安全框架：Spring Security + JWT 无状态认证体系，Access Token + Refresh Token 双令牌机制，RBAC 权限模型（用户-角色-权限）。接口文档：使用 springdoc-openapi（Swagger 3 / OpenAPI 3 规范）自动生成接口文档，支持分组管理和在线调试。

二、 企业级通用能力

统一响应格式：自定义 R<T> 泛型响应体（包含 code + message + data + timestamp）。

统一异常处理：@RestControllerAdvice 全局异常处理器，分类处理业务、参数、权限、系统异常。

接口幂等性：@RepeatSubmit 注解 + Redis Token 防重复提交。

限流保护：@RateLimit 注解 + Redis Lua 脚本实现接口级限流。

数据脱敏：Jackson 自定义序列化器***证、邮箱自动脱敏。

操作审计：AOP + @Log 注解，记录操作人、IP、耗时、参数。

XSS 防护：Filter 层过滤危险脚本标签。

请求追踪：TraceId 全链路透传（MDC + Nginx 日志关联），便于问题定位。

参数校验：Jakarta Validation（Hibernate Validator）注解驱动校验。

三、 多租户 SaaS 架构

设计并实现 共享表 + tenant_id 多租户数据隔离方案。

基于 MyBatis Plus TenantLineHandler SQL 拦截器自动拼接租户条件，业务代码零侵入。

通过 TenantContext（ThreadLocal）+ TenantFilter 实现请求级租户上下文传递。

预留独立数据库/Schema 扩展接口，支持按需升级隔离级别。

四、 配置管理与灰度发布

集成 Nacos 作为统一配置中心（非微服务架构），实现配置热更新与集中管理。

基于 Redis 实现 Feature Toggle 功能开关，支持全局、按租户、按比例三种灰度策略。

多环境配置隔离（dev / test / prod），敏感信息通过环境变量注入。

五、 对象存储

集成 MinIO（S3 兼容对象存储），用于文件、图片、附件等非结构化数据存储。

熟悉 Bucket 权限管理、文件上传下载、预签名 URL 等场景。

六、 定时任务

Spring @Scheduled + Quartz 双任务调度方案。

Quartz 集群模式（Job 持久化到 MySQL），避免多实例重复执行。

支持动态任务的创建、暂停、恢复、删除和 Cron 表达式更新。

七、 Go 后端开发（常规开发能力）

Web 框架：熟练使用 Gin 框架进行 RESTful API 开发，掌握路由分组、中间件链、参数绑定与校验、响应渲染等核心用法。

ORM 框架：熟练使用 GORM 进行数据库操作，掌握模型定义、关联查询（Has One / Has Many / Many To Many）、事务管理、Hook 生命周期、分页查询等特性。

并发编程：理解 Goroutine + Channel 通信模型，掌握 sync.WaitGroup、sync.Mutex、context 包的使用。

项目结构：遵循 Go 社区标准项目布局（cmd/、internal/、pkg/、api/），具备单体应用分层设计能力。

常用组件：Viper 配置管理、Zap 高性能日志、JWT 认证、cron 定时任务、Swagger 文档生成（swaggo）。

八、 AI 智能体开发（Python / LangChain 技术栈）

Python 生态：熟练使用 Python 进行后端开发与数据处理，掌握常用标准库与 pip/poetry 包管理。

LangChain 框架：深入理解 LangChain 的核心抽象，包括 Prompt Template、Chain、Agent、Tool、Memory 等组件化设计。

LLM 集成：熟悉 OpenAI / 通义千问 / 文心一言等主流大模型 API 接入，掌握多模型统一调用与切换策略。

RAG 检索增强生成：

搭建基于 LangChain 的 RAG 知识库问答系统，实现文档加载（Document Loader）-> 文本分割（Text Splitter）-> 向量嵌入（Embedding）-> 向量存储（VectorStore）-> 检索链（RetrievalQA）的完整流程。熟悉 Chroma / FAISS 等向量数据库的选型与集成。Agent 智能体：基于 LangChain Agent 实现 Tool Calling（函数调用），让 LLM 自主决策调用外部工具（数据库查询、API 调用、文件操作等）。理解 ReAct（Reasoning + Acting）提示范式，实现思考-行动-观察的循环推理链路。多 Agent 协作架构（LangGraph），支持有状态的多步骤智能体工作流编排。Prompt Engineering：掌握 Few-shot、Chain-of-Thought、Structured Output 等提示工程技术，能针对业务场景设计高质量提示词模板。生产化能力：LangServe 部署 LangChain 应用为 RESTful API，集成 FastAPI 构建高性能 AI 微服务，支持流式输出（SSE / WebSocket）。向量与语义检索：Embedding 模型选型（如 text2vec、bge、m3e 等中文模型），向量索引优化与语义相似度搜索。

九、 前端开发（具备全栈能力）

Vue 3：熟练使用 Composition API + <script setup lang"ts"> 语法。

TypeScript：强类型开发，类型定义与接口规范。

Vite：工程化构建，环境变量管理，代理配置。

Element Plus：企业级 UI 组件库，表单、表格、弹窗等。

Pinia：状态管理，模块化 Store 设计。

Vue Router：动态路由 + 路由守卫 + 权限控制。

Axios：请求/响应拦截器封装，Token 自动注入。

前端进阶能力：路由懒加载、按钮级权限指令 v-permission、通用 Composables 封装（useTable / useForm）、SCSS 预处理。

【DevOps 与运维能力】

容器化：Docker + Docker Compose 全栈服务编排，多阶段 Dockerfile 构建优化。

Web 服务器：Nginx 反向代理、负载均衡（least_conn）、SSL 终止、Gzip 压缩、静态资源缓存、限流配置。

Linux 运维：熟悉 CentOS/Ubuntu 系统管理（用户权限、systemd 服务、iptables 防火墙、Fail2ban、Logrotate 日志轮转）。

SSL 证书：Let's Encrypt 免费证书 + certbot 自动续期。

监控告警：Spring Boot Actuator 健康检查（存活探针/就绪探针），自定义 Shell 监控脚本 + crontab 定时巡检。

数据备份：MySQL 全量备份 + Redis RDB 备份 + MinIO 数据同步 + Nacos 配置导出，自动化备份与过期清理。

高可用部署：MySQL 主从复制、Redis Sentinel 哨兵、Nginx 健康检查自动摘除故障节点、MinIO 分布式集群。

CI/CD：Shell 脚本实现一键编译、构建、部署流程。

【编程语言与工具】

主力语言：Java 17+（Stream API / Optional / Record）、Python 3.10+（异步编程 / 类型注解）、Go 1.21+（Gin / GORM）。

脚本语言：Shell（部署脚本 / 监控脚本 / 备份脚本）、TypeScript。

AI/LLM 框架：LangChain / LangGraph / LangServe / FAISS / Chroma。

构建工具：Maven（多模块依赖管理 / Profile 环境切换）。

版本管理：Git（分支策略 / 代码审查）。

开发工具：IntelliJ IDEA / VS Code / PyCharm / GoLand。

测试工具：Postman / curl / Swagger UI。

文档工具：Markdown。

【项目经验要点（面试可展开描述）】

项目一：企业级后台管理系统（spboot4）

技术栈：Spring Boot 4.1 + MyBatis Plus 3.5 + MySQL 8 + Redis 7 + Vue 3 + Docker

职责与成果：

模块化架构设计：将项目拆分为 common、framework、module-system、module-business、module-schedule、server 六个 Maven 模块，实现高内聚低耦合。多租户数据隔离：基于 MyBatis Plus SQL 拦截器实现透明租户隔离，支持三种隔离策略（共享表、独立Schema、独立数据库），系统租户可跨租户管理。高性能缓存方案：Caffeine 本地缓存（W-TinyLFU 淘汰策略）+ Redis 远程缓存构建双层缓存，显著降低数据库压力。数据库读写分离：dynamic-datasource 实现主库写、从库读，支持多从库负载均衡。安全防护体系：JWT 双令牌认证 + RBAC 权限控制 + XSS 过滤 + 接口限流 + 幂等防重 + 数据脱敏，构建全方位安全防线。容器化部署：Docker Compose 编排 6 个服务（Nginx、Backend、MySQL、Redis、MinIO、Nacos），支持一键启动和水平扩展。运维自动化：数据库/文件自动备份、健康检查定时巡检、日志轮转、SSL 证书自动续期。配置中心落地：Nacos 单机模式替代本地配置文件，实现配置热更新、共享配置和灰度发布。

项目二：AI 智能体知识库平台

技术栈：Python + LangChain + FastAPI + Chroma + Vue 3 + Docker

职责与成果：

RAG 知识库问答系统：基于 LangChain 搭建检索增强生成管道，支持 PDF、Word、Markdown 等多格式文档导入，实现文档切分->向量化->语义检索->LLM 生成的完整链路。智能体工具调用：设计并实现 Agent + Tool Calling 架构，让 LLM 自主调用数据库查询、RESTful API、文件操作等外部工具，支持 ReAct 推理循环。多模型集成：统一 LLM 调用抽象层，支持 OpenAI、通义千问、本地模型的无缝切换与降级策略。LangServe 生产化部署：将 LangChain 链式应用封装为 RESTful API，集成 FastAPI 提供高性能推理服务，支持流式输出（SSE）提升用户体验。Prompt 工程优化：设计结构化输出提示词模板，结合 Few-shot + Chain-of-Thought 策略提升回答准确率。向量检索优化：Chroma 向量数据库存储与检索，Embedding 模型选型（如 bge-large-zh），支持 Top-K 召回与相似度阈值过滤。

【自我评价】

扎实的 Java 基础：深入理解 JVM 内存模型、GC 算法、并发编程（JUC）。

AI 应用开发能力：掌握 Python + LangChain 智能体开发全流程，具备 RAG 检索增强生成、Agent 工具调用、Prompt 工程优化等实战经验，能将 AI 能力工程化落地。

全面的架构视野：从代码规范到部署运维，具备独立设计并交付企业级项目的能力。

工程化思维：注重代码质量（统一规范、异常处理、日志追踪）、系统可观测性（健康检查、监控、告警）和持续交付。

快速学习能力：能独立调研并落地新技术（如 Nacos 配置中心、MinIO 对象存储、LangChain 智能体），具备技术选型评估能力。

良好的协作习惯：接口文档先行（Swagger）、统一响应格式、前后端分离协作模式