普通话母语水平
粤语借工具书面交流
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5
1月前来过
高级开发
深圳全职 · 700/日 · 15225/月信用一般
工作时间: 周末09:00-19:00工作地点:
远程
服务企业:
0家累计提交:
0工时
联系方式:
********
********
********
****************聊一聊
个人介绍
个人简介
Java高级开发工程师 | 智能系统架构方向
专注于智能推荐系统与高并发服务开发，具备6年全生命周期软件开发经验。在智能推荐领域主导完成多个千万级用户项目，技术栈深度覆盖Spring Cloud微服务架构、分布式缓存及实时计算框架。
核心能力矩阵
智能推荐系统开发构建基于用户画像的混合推荐模型，实现CTR提升23%，主导设计日均处理20亿条行为数据的实时推荐引擎开发AB测试平台支撑算法快速迭代，优化特征工程处理效率达40%云原生架构实践主导完成传统单体架构向Kubernetes微服务集群的迁移，资源利用率提升35%设计实现服务网格化监控体系，系统可用性达到99.99% SLA标准大数据处理体系搭建Flink实时计算平台处理千万级/秒数据流，延迟控制在200ms内构建Hive+Spark离线分析平台，支撑PB级数据挖掘需求技术演进贡献
主导技术债清理专项，通过代码重构使核心服务响应时间降低65%建立技术文档标准化体系，新成员项目熟悉周期缩短至3天持续跟踪Gartner技术曲线，成功将向量数据库技术引入推荐系统架构职业发展观
坚持技术深度与业务价值的双轮驱动，擅长将前沿技术落地转化为商业增长点。具备从0到1构建技术团队的经验，致力于打造高效能工程文化。
工作经历
2024-03-27 -至今软通动力高级开发
主导推荐系统后端服务架构设计与研发，基于Spring Cloud微服务框架构建高并发分布式系统，支撑日均亿级用户请求。负责核心推荐场景的工程实现，包括用户画像实时更新、多路召回策略融合及排序模型在线推理服务，通过Netty实现高性能通信模块，优化请求响应时间至50ms以内。 深度参与推荐算法工程化落地，搭建A/B实验平台支持算法快速迭代，利用Kafka实现用户行为数据实时采集，结合Flink进行流式特征处理，提升推荐时效性。主导Redis集群缓存架构设计，将热门商品推荐加载耗时降低65%，并通过JVM调优解决Full GC导致的服务抖动问题。 负责推荐效果分析与系统性能优化，构建Hadoop/Spark离线数据分析链路，产出CTR预估模型特征工程方案，推动推荐点击率提升12%。主导配置化管理平台开发，实现策略参数动态化调整，支撑业务多场景灵活适配。
教育经历
2015-06-09 - 2019-06-06湖南工程学院应用技术学院通信工程本科
语言
技能
Java精通
0
1
2
3
4
5
作品
1、功能面对该产品所有用户，解决了个性化推荐问题。 2、本方案独立部署、集群配置，利用自然语言处理(NLP)加大模型(LLM)融合。 3、产品组成包括（猜你喜欢、相关推荐、给用户推文章、给文章推用户） 有保密限制，不能直接把东西展示出来。 1、功能面对该产品所有用户，解决了个性化推荐问题。 2、本方案独立部署、集群配置，利用自然语言处理(NLP)加大模型(LLM)融合。 3、产品组成包括（猜你喜欢、相关推荐、给用户推文章、给文章推用户）
02025-06-23 18:05
