幸运

全栈专家
联通产业互联网 · 12年经验
幸运
日薪: ¥500/8h
地点: 北京
时间: 下班后周六周日可工作日远程
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AI 技能提取 | Python Java Go 高并发 Vue React 分布式 人工智能 机器学习
精通 Vue、React、Golang、Java、Python 五种编程语言,具备全栈开发能力,能胜任前后端各类开发任务。​
前端方面,熟练运用 Vue 和 React 搭建高性能交互界面。曾主导某电商平台前端重构,采用组件化架构和虚拟 DOM 技术,使页面加载速度提升 40%,用户停留时长增加 25%,有效提升了用户体验和转化率。​
后端开发中,擅长用 Golang 处理高并发场景。在某支付系统项目中,利用其轻量协程特性,支撑起每秒 5000 + 的交易请求,系统稳定性达 99.99%。同时,能用 Java 开发企业级应用,参与过大型分布式系统搭建,保障了百万级用户的数据安全与系统流畅运行。​
Python 方面,可进行数据分析、人工智能及自动化开发。曾通过 Python 爬虫获取行业数据,结合机器学习模型做出市场预测,为公司决策提供有力支持,还开发了自动化脚本,将日常运维工作效率提高 60%。​
凭借多语言技能,能快速响应业务需求,在技术变革中保持竞争力,为团队创造更大价值。

技术栈:SRS+LiveKit +Golang+前端(WebRTC/ RTMP/ CDN)
•面向全省教研培训场景搭建的流媒体平台,支撑上万人同时在线,覆盖直播、会议两大业务模式
•双引擎架构:直播模式基于SRS(RTMP推拉流、大规模分发,结合CDN
边缘加速);会议模式基于LiveKit(WebRTCSFU),提供低延迟音视频互动、连麦、屏幕共享
•高并发保障:流媒体服务集群化部署与负载均衡,推拉流链路全链路监控告警,保障万级并发下稳定可用
•业务功能:直播间管理、角色权限、聊天互动、录制回放、观看数据统计等完整运营功能
•负责平台整体架构设计、流媒体服务部署调优与前后端核心功能开发
实时数字人
项目职责:作为核心开发人员,负责实时数字人系统的全栈开发工作,涵盖前端交互界面搭建、后端服务架构设计及数据处理模块开发,协调前后端技术衔接,保障系统实时性与稳定性。​
技术应用:前端采用 Vue 构建数字人交互界面,通过组件化开发实现数字人表情、动作与用户指令的实时联动,优化 DOM 渲染机制,使界面响应延迟控制在 100ms 以内;后端运用 Golang 搭建高并发服务集群,利用协程处理海量用户请求,同时结合 Java 开发分布式数据存储模块,确保数字人动作捕捉数据的高效存储与快速调取;借助 Python 开发数据处理脚本,对数字人实时表情、语音数据进行分析建模,通过机器学习算法优化交互逻辑,提升数字人应答准确率。​
项目成果:成功上线具备实时语音交互、表情模拟功能的数字人系统,支持每秒 3000 + 用户同时在线交互,系统稳定运行率达 99.9%;数字人应答准确率较传统方案提升 35%,用户使用满意度达 92%,该系统已应用于在线客服、虚拟主播等场景,为企业降低运营成本 20%。
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技术能力

AI 技能提取 | Python Java Go 高并发 Vue React 分布式 人工智能 机器学习
精通 Vue、React、Golang、Java、Python 五种编程语言,具备全栈开发能力,能胜任前后端各类开发任务。​
前端方面,熟练运用 Vue 和 React 搭建高性能交互界面。曾主导某电商平台前端重构,采用组件化架构和虚拟 DOM 技术,使页面加载速度提升 40%,用户停留时长增加 25%,有效提升了用户体验和转化率。​
后端开发中,擅长用 Golang 处理高并发场景。在某支付系统项目中,利用其轻量协程特性,支撑起每秒 5000 + 的交易请求,系统稳定性达 99.99%。同时,能用 Java 开发企业级应用,参与过大型分布式系统搭建,保障了百万级用户的数据安全与系统流畅运行。​
Python 方面,可进行数据分析、人工智能及自动化开发。曾通过 Python 爬虫获取行业数据,结合机器学习模型做出市场预测,为公司决策提供有力支持,还开发了自动化脚本,将日常运维工作效率提高 60%。​
凭借多语言技能,能快速响应业务需求,在技术变革中保持竞争力,为团队创造更大价值。

项目经验

技术栈:SRS+LiveKit +Golang+前端(WebRTC/ RTMP/ CDN)
•面向全省教研培训场景搭建的流媒体平台,支撑上万人同时在线,覆盖直播、会议两大业务模式
•双引擎架构:直播模式基于SRS(RTMP推拉流、大规模分发,结合CDN
边缘加速);会议模式基于LiveKit(WebRTCSFU),提供低延迟音视频互动、连麦、屏幕共享
•高并发保障:流媒体服务集群化部署与负载均衡,推拉流链路全链路监控告警,保障万级并发下稳定可用
•业务功能:直播间管理、角色权限、聊天互动、录制回放、观看数据统计等完整运营功能
•负责平台整体架构设计、流媒体服务部署调优与前后端核心功能开发
实时数字人
项目职责:作为核心开发人员,负责实时数字人系统的全栈开发工作,涵盖前端交互界面搭建、后端服务架构设计及数据处理模块开发,协调前后端技术衔接,保障系统实时性与稳定性。​
技术应用:前端采用 Vue 构建数字人交互界面,通过组件化开发实现数字人表情、动作与用户指令的实时联动,优化 DOM 渲染机制,使界面响应延迟控制在 100ms 以内;后端运用 Golang 搭建高并发服务集群,利用协程处理海量用户请求,同时结合 Java 开发分布式数据存储模块,确保数字人动作捕捉数据的高效存储与快速调取;借助 Python 开发数据处理脚本,对数字人实时表情、语音数据进行分析建模,通过机器学习算法优化交互逻辑,提升数字人应答准确率。​
项目成果:成功上线具备实时语音交互、表情模拟功能的数字人系统,支持每秒 3000 + 用户同时在线交互,系统稳定运行率达 99.9%;数字人应答准确率较传统方案提升 35%,用户使用满意度达 92%,该系统已应用于在线客服、虚拟主播等场景,为企业降低运营成本 20%。
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