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保险产品：集中展示太平人寿（如重疾险、寿险、年金险）、太平财险（如车险、家财险、意外险）、太平养老（如企业年金、个人养老金产品）等全系列保险产品智能投保：提供全流程在线投保服务，客户可在线填写投保信息、上传证件、进行人脸识别身份验证、电子签名确认，并完成在线支付保单管家：客户可统一管理名下所有保单，

1.AI异动监控实时追踪加密货币的现货资金和合约资金异动情况，涵盖SOL、BTC、UNI等主流及小众代币。提供代币的首次异动时间、末次异动时间、当前市价、标记价格等关键数据，同时通过小周期异动、大周期异动指标量化价格波动的时间周期特征，以最大涨幅和最大跌幅直观呈现价格波动幅度。2.AI机会监控（功能

主要功能以“计件工资核算与风控”为例，各功能的协同流程如下：数据采集：从MES系统自动采集员工计件数据，经“数据处理”清洗异常值；规则计算：“规则引擎”按预设的“岗位-产品”单价规则，自动计算计件小计；风险预警：“风险指标计算”实时监控“单人工件量波动”，超阈值触发预警；结算对账：月末将“工资表数据

• 项目描述：基金代销产品包括实时在线交易、离线对账、清算、资金收出款等业务，涉及基金申购赎回、支付、支付通知等实时在线交易，以及支付对账、申购对账、清算、资金收出款等离线交易。 • 技术挑战：支撑百万级用户日活，10几万并发访问、日活50万用户份额和资产和收益，实现基金业务的高并发处理和数据一致性，优化系统性能，提升用户体验。 • 技术应用：使用Spring Boot、Spring Cloud进行微服务架构设计，MySQL进行数据存储，Redis进行缓存和数据存储，Kafka进行消息队列处理。 • 项目成果：日交易量从500万提升到每日5-10亿，系统性能稳定，用户粘性增强

• 项目描述：面向农业产业链金融场景，提供信贷全流程风控管理和数字化可视化管理。包括功能如下： 贷前准入：资质审核、征信评估、风险预测（信用风险、反欺诈风险）、预授信 贷中监控：资金用途监管和核实、还款风险监测、生物资产的监控预警 贷后风险：还款管理：还款计划、历史还款、还款提醒、逾期管理 风险管理：风险定义(逾期、气象灾害、价格收入、涉诉、亏损等风险)、风险等级和规则管理 预警策略管理：预警对象、预警形式(报告、大屏看板)、预警时间和频率、预警手段（短信、邮件、微信服务） • 技术挑战：提升风险预警的准确性和实时性，优化大数据处理和分析，搭建灵活且可扩展的规则引擎。 • 技术应用：引入大数据技术框架（如Hadoop、Spark、Flink）和知识图谱技术，使用机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）进行风险预测。 • 项目成果：风险预警的准确率提升至90%以上，有效降低了信贷业务的风险损失。

2023/03 - 2024/7 供应链交易和生物资产管理系统（上海磐农） • 项目描述：面向农业产业链上下游核心业务供应链交易管理: 商品交易、支付、履约、数字仓储，数字车间，数字物流、溯源标签、账务核心、清结算系统平台化的解决方案和从0到1的系统搭建和核心代码编写，提供交易数字化、支付平台化、清结算自动化、记账专业化、生物资产监控物联网化的解决方案。 • 技术挑战：从0到1搭建系统，解决系统性能瓶颈，优化业务流程，提升系统稳定性和扩展性。 • 技术应用：使用分布式架构和微服务设计，引入Redis和Kafka进行缓存和消息队列处理，使用大数据技术（如Hadoop、Spark）进行数据处理和分析。 • 项目成果：支付请求的响应时间缩短至100毫秒以内，账务核心的处理性能提升至每日数百万笔交易。

面向金融业、航空、保险、政府部门，对内部网络上运行的http请求做门路监听，分析网络传输的流量日志，形成资产台账，发现网络中API请求的各种漏洞和敏感数据泄漏，发出事件告警，还可以配置对某些攻击的截断。

1、面向渤海保险有限公司，解决用户挖掘、匹配，统计计算问题，通过标签规则给用户打标签操作，实现用户挖掘，维护用户，精准推送，计算保费 2、新兴技术，渤海保险公司希望通过构建基于现有数据仓库平台的用户画像系统，实现以 下目标：精准营销、客户风险评估、客户服务优化、新模式研发 3、具体技术方案包括：基于 HDFS 完成基础数据存储、通过 ES存储业务数据及标签结果 数据、使用 SparkSQL 实现标签计算、采用 SparkMLib 完成挖掘类标签计算，并将结果导入 ES、基于 FineBI 实现报表展示、整个项目基于标签管理平台，进行标签增删改查及定时调度，底层调度采用 DS

该产品为供应链SaaS平台，包含三个端管理端，商户端，小程序客户端。 商户端：商户注册认证成功之后，可通过平台提供的小程序模板生成小程序。包含商户近件，营销运营和ERP接口对接等功能。 小程序端：目前已提供三个模板，电商模板，算命模板，短视频模板。 管理端：为管理和监控整个平台的运营情况，平台审核，配置等功能。

本方案面向谁？ 本方案主要面向第三方支付服务提供商，包括支付公司、电商平台、金融科技公司等。同时，也面向使用第三方支付服务的终端用户，如消费者和商家。 本方案解决了以下问题： 1. 支付安全性：第三方支付涉及资金流转，安全性是首要考虑的问题。本方案通过多重加密、风险检测和欺诈预防等手段，确保支付过程的安全。 2. 支付便捷性：为了提升用户体验，本方案提供了多种支付方式，包括扫码支付、快捷支付、跨境支付等，满足用户的多样化需求。 3. 支付合规性：随着支付行业的监管日益严格，合规性成为必须面对的问题。本方案遵循相关法律法规，确保支付业务的合规性。 4. 支付效率：本方案通过优化支付流程、提高系统处理能力等措施，提升了支付的效率和成功率。 5. 数据分析与决策支持：为支付服务提供商提供丰富的数据分析工具，帮助他们更好地了解用户行为、市场趋势，从而做出更明智的决策。 方案的技术选型？ 1. 智能路由：自动感知下游支付系统异常，智能选择备用支付渠道，自动进行切换，提供安全可靠的支付处理能力。 2. 加密与安全技术：采用SSL/TLS加密、RSA算法等安全技术，确保支付数据的安全传输和存储。 3. 数据库系统：如MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，用于存储和管理支付相关的数据。 4. 分布式系统架构：如微服务架构，提高系统的可扩展性和容错能力。 5. 风险管理与欺诈检测系统：利用规则引擎等技术构建的风险评估和欺诈检测系统，实时监控并应对潜在风险。 6. API与集成平台：提供标准的API接口，方便与其他系统进行集成和交互。

1，基于区块链技术的交易撮合系统 2，可满足企业级的的商业并发要求，可结合企业级应用进行个性化研发。 3，个人可进行企业级个性化定制化研发 4，基于springboot的微服务架构，具体看企业意愿，截图仅供参考 5，后端核心技术为Java，其中会包含一些中间件的使用。

项目主要是基于公司发生的事件，比如分红，拆合股等，去给用户生成对应的权益。会变更用户的金额或者持仓。 1.事件处理，管理事件的声明周期 2.事件管理，生成用户的权益 3.记账管理

由于工作大概10年了，参与项目比较多，这里就简单随便写写和金融类相关的部分: 1. 账务系统的设计与开发; 2. 资金渠道的对接; 3. 清结算(汇率转换)功能的开发; 4. 订单系统的设计与开发;

1.项目分为数据校验，数据核查，导入/导出，批量操作，用户管理，权限管理，同步数据，校验文件 2.主要负责数据校验和数据核查，通过上传数据进行多次校验阶段，文件校验阶段，数据质量校验阶段，逻辑校验阶段等。 数据核查通过校验过的数据进行汇总，动态将数据展示到excel文件中，动态拓展sheet页，下载数据文件/压缩包下载。

项目描述： 越来越多的企业在开展营销工作中面临着以下问题。活动上线准备工作繁琐，有效时间内可运营活动有限；难以精准筛选培养优质用户，会员粉丝数量增长缓慢；跨部门协作支持劳神费力，想要提升产出效率但有心无力；缺少大规模沟通策略执行辅助，业绩无法见到显著增长等。若此时能借助强大的自动化营销工具，您的营销活动更具创意性，营销团队的工作更加便捷，部门间的协作也会变得更紧密无间，当然您的业务表现也会大幅增长！DM Hub就是这么一款业务增长之路上必不可少的好搭档！ DM Hub包含用户管理、群组管理、会员管理、微信营销、素材管理、企微、短信营销、微页面设计、表单设计、营销活动管理、用户旅程设计器、数据看板、监测分析、数据权限、开放平台等模块。强大的产品覆盖版图背后，是最初对产品底层架构的缜密设计，应对复杂多变的市场环境，更可通过开放平台快速响应，实现产品能力拓展。 DM Hub具有超强的性能，每秒千万级实时数据处理能力，面对海量数据任务轻松驾驭，让大规模触达不再限速，实时捕获用户行为，创建高时效性的营销触达，让您牢牢把握每一个商机。 技术架构： grails+akka+kafka+spark+flink+hadoop+hive+hbase+impala+kudu+redis+mongodb+mysql+elasticsearch+beats+kibana+jenkins+kubernetes+docker+gitlab 项目职责： 1、负责实时数据采集和批量数据采集平台架构设计开发 2、负责数据治理平台开发，智能标签、用户画像数据仓库设计开发 3、负责数据可视化平台开发，各种指标分析、数据看板模块开发 4、负责数据实时ETL平台、数据离线分析平台设计开发 5、参与自动流项目的开发 6、负责微页面链接转短链功能设计开发