SAAS

1.项目主要分为会员营销、数据中心、商城管理、企业微信、营销中心、导购任务等；使用者可以在后台配置各类营销活动、门店数据、小程序商城设置等，并对各类数据直观展示和分析 2.我主要负责系统配置、人货仓管理的基础领域开发和维护以及部分会员管理和营销活动开发；主要使用微服务、Redis、ES等技术栈，作为公司最底层服务保证稳定性，为几十上百的各类服务提供支撑 3.为提高性能，学习golang，从0到1搭建基础领域go项目，完成50+契约从c#到go迁移

1、楼宇资产管理系统包括：招商管理、合同管理、财务管理、自定义字段管理、客商管理、租客管理、物业管理、消息通知等； 2、我负责合同管理、财务管理、自定义字段管理、招商管理、客商管理、物业管理、消息通知等开发与维护；其中实现合同管理中根据用户设置的租期条款、递增条款、优惠条款、保证金条款、租金配置信息等条件通过算法自动生成付款明细；财务管理实现了根据租金明细生成生成账单以及根据状态改变账单的状态等；自定义字段管理实现了根据用户实际业务灵活配置使用自定义字段，并根据用户配置规则在不同功能模块展示，满足用户的个性化需求等；

1、【90%】完成saas微商城私域运营、分销裂变业务流程设计、开发 2、【60%】参与saas微商城商品分销业务开发 3、【40%】参与分销业务结算逻辑开发

【项目介绍】 医疗SAAS云平台，全包（设计、前后端开发、机房部署、线上运维），为上市企业开发的一套SAAS医疗云平台，主要面向医院&医学类院校。主要功能如下： 1. SAAS云平台：同一套服务，从软件层面账号隔离，每人机构单独一套体系，不同机构之间数据隔离。 2. 设备管理：管理每个机构设备的在线状态 3. 在线阅片：使用者上传切片数据，在线阅片、标注等； 4. 等等其他功能 技术栈： 1. 前端，vue 2. 后端： golang + mysql + 对象存储服务 3. 核心库：使用opencv对图像进行处理； 承担内容： 承担整体项目，从需求沟通、需求分析、开发、上线、实施、运维，全流程。

实验保：一个软硬结合的实验室全生命周期服务的SaaS平台：包括“仪器 保”、“库存保”、“监控保”、“采购保”与“废弃保”等，并以急速上线 、付费灵活的方式供用户按需组合。 主要职责：废弃保owner和库存保、监控保的部分模块（如库存预警规则模块），协调 项目人员分工，code review 以及各个项目的迭代和优化。 技术栈用的 React+Antd+redux+TypeScript+Taro。

1、是什么 聚合支付和钱包系统，包含两部分。一是聚合支付系统，它是一种将多个支付渠道（支付宝、微信、银联等）整合到一个平台上的支付系统，二是钱包系统，它是一种电子钱包账户和财务管理功能的应用系统。 2、我负责什么 我主要负责交易接入系统(交易模块、收银台等）、平台运营系统、以及商户后台的设计开发。

项目描述：CMDB用于存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息，以及配置项之间的关系。项目主要由模型管理、业务拓扑、服务模板、事件推送、运营分析等模块组成。并和公司内其他SaaS系统进行对接，实现IT运维元数据的统一管理，同提供各种数据消费服务，目前对接的有带外监控平台、软件发现平台、多维告警平台、ITSM等。 ·涉及技术：Spring、SpringMVC、Mongo、ES、RabbitMQ、OpenFeign、MyBatis等 职责描述： 1、 参与需求讨论，功能拆分，核心功能开发，对接第三方系统和相关接口文档的编写； 2、 将通用模型实例的存储结构，由混合集中存储调整为根据"模型"维度进行拆分存储，优化模型实例存储的性能和唯一管理问题； 3、 使用本地事务表和RabbitMQ，解决分布式事务一致性问题，提高吞吐量和降低Saas之间的耦合度；采用模板方法模式完成对其他厂商Saas的事件推送； 4、 基于xxl-job扩展的JavaAPI，在项目中使用API动态管理定制化的调度任务； 5、 采用Replica Set模式，搭建MongoDB集群，实现读写分离和高可

项目主要分为 前台APP，前端使用vue ，设备管理；设备预警记录，短信通知，电话通知，邮件通知，微信公众号通知；设备实时数据展示等。 后台管理平台：设备管理，数据大屏，数据分析，系统配置功能；可作为服务商添加客户子平台等。 团队负责了整个项目开发，包括产品以及UI进行原型设计，前端vue ，后端Java

公寓管理系统具备强大的租赁业务、财务管理、OA管理、售后服务、对接小程序等，为各种规模的公司提供了一站式的整体解决方案。可以让你管理好公司的所有房源信息，让管理工作可以变得更加轻松，方便。项目使用了springboot，dubbo，redis，rocketmq，nacos等

B2b 询盘模块  会员模块  Es 存储产品信息，搜索分词（ik 分词器）  阿里外贸商城的产品同步到网站  使用 mq 存储用户信息推送到主网站  Matomo 部署跟代码修改

该项目是基于微信平台开发的微信点餐小程序，已与包括华莱士、黑桃漫、小林桃山等上百家商家达成合作，为商家设计独特风格的点餐小程序。基本功能包括点餐、购物车、订单管理、广告浮窗、积分商城、会员以及集点卡、积分卡等营销活动。 前端基于微信小程序原生框架，灵活运用 HTML、Css、JavaScript 进行页面样式编写和功能实现，使用到的组件库为 Vant、iview。 1.独立负责了商品详情页、购物车页面、订单页面、集点卡页面、个人中心页面、积分商城页面的样式优化。 2.独立负责了积分商城新增商品类型“规格商品”的设计开发，完成了商品 sku 算法。修改商品下单和加入购物车代码，使其适应新商品类型。

1.项目 涉及模块有店铺基本信息设置、商品管理（实物及非实物的发布、审核、编辑）、预约服务、订单管理模块、订单核销、个人中心等模块 2.主要负责 部分核心代码撰写 ，产品的发布、服务器的部署

● SAAS 模式服务平台，B/S 架构，协助企业进行供应链、仓储、订单的进销存订单流程运转； ● 框架：使用 VUE+Vue Router+Vuex+ElementUI+Iconfont+sass+Vxe-table ● 我的职责：前端技术选型；从0到1的项目搭建；实现静态和数据交互；主要实现了角色权限基础配置逻辑；仓储、销售、退货订单业务逻辑；完成部分通用模块和功能的封装；主要攻克特殊纸张针孔打印和高度自定义表格的技术难点；

培训类Saas中台, 官网PC+H5移动端，入驻门户PC+H5移动端，官方平台+入驻门户平台 前端门户基于Vue.js + element 后台基于Vue.js + antdv chatgpt接入，支持拖拽式自定义布局

本产品是基于实验室准则要求的质量管理SAAS平台，将实验室资源要素、管理要素进行信息化管理，智能识别、监控、预警质量管理风险，信息可追溯 质量管理全流程闭环管理，满足实验室认证认可评审要求。 系统中包括：信息维护、人员管理、设备管理、方法管理、计划管理、供应商管理、文件管理模块，解决实验室质量管理痛点的SAAS服务平台。 现平台已上线，由本人独立研发。

可以按照客户的要求批量生成不同内容自定义的h5会议展览。用户可以在里面实时的看到会议的一些信息，也可以根据会场交通直接进行定位和导航到会场等。

使用 vue2 搭建的票税管理的 Saas 应用 1. 独立搭建与实现各个业务 2. vue-router axiso 封装处理 3. element-ui 组件二次封装 4. 快速迭代产品需求

* 项目背景：解决如何隔离用户与真实数据库服务器的联系的问题，同时不影响用户的使用习惯。模拟一个MYSQL服务器 * 解决方案：返回临时用户名密码，隐藏真实数据库地址和密码，通过代理层进行交互。 * 技术实现：Java语言，Netty网络框架。支持MySQL和SQL Server两种数据库。 * 功能特点： + 基于Netty的单线程多路复用特性，承接大量用户请求，保证网络通讯层的稳定。 + 系统解码MySQL通信协议数据包，封装所有MySQL数据包，包括协议头、协议体、TLS协议握手过程数据包、交互数据加密协 商协议的解包与封包，查询结果包的解包，用户SQL命令包的解码与审计。 + 支持SQLServer TDS协议，完成TLS1.2协议椭圆曲线加密协议的解码与构造。 * 支持的访问方式：Web终端访问和客户端(如navcat或Dbeaver)链接访问。

项目描述： 及时语SaaS系统利用自研精准AI技术，赋能FB、Ins等社媒渠道，依托Shopify等独立站建站平台与更多买家建立互动联系，帮助卖家提高转化率，增加应收；及时语成立以来，已有多家头部独立站公司通过及时语平台提升运营效率与营销结果，得到业界诸多好评 责任描述: 1.回调接收的消息，传入MQ，分发不同队列，实现高效率消息处理 2.防止消息重复消费以及丢失，通过业务层主键判断和消息持久化 3.买家评论通过自研AI，获取情感和意图，进行负面自动过滤 4.根据评论和消息的结构不确定性，采用MongoDB存储数据，为防止数据较多，通过主页ID进行分表存储 5.多队列埋点多类别数据，MQ消费，存储大容量快处理Doris

项目描述：该平台对各类硬件设备（机架塔式服务器、网络设备、存储设备等）进行发现和监测。周期性采集各类设备硬件的实时运行状态 (温度和电压等)。并和公司内其他SaaS系统进行对接，例如：将纳管的设备同步到CMDB，将实时运行状态推送给告警平台 职责描述： 1、 与产品进行需求交流、沟通，功能拆分，担任核心开发、项目进度把控等职责； 2、 使用定时任务、线程池完成对纳管的各种设备（服务器、网络设备）等硬件信息采集；利用工厂模式和SPI机制，实现对各类厂商和协议（IPMI、SNMP）硬件采集的适配； 3、 在硬件信息的采集完成后，利用Kafka将后续的数据处理（部件信息、指标数据、告警）拆分成异步批量处理，实现削峰和解耦； 4、 冷热数据分离，将指标数据中超过3个月的数据迁移到历史表，提高查询效率； 5、 对项目中的慢查询进行Sql优化，将核心查询接口的响应速度从10.72Sec优化到1.01Sec； 6、 利用Redis的ZSet结构存储各类设备的指标数据，实现排行榜功能；使用Lua脚本保证对于Redis中共享资源的操作原子性。