宋依麟
高级java研发工程师
大智慧财汇 · 9年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海 浦东
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
Java基础扎实,熟悉多线程编程, 熟悉设计模式,springloud分布式架构,熟悉微服务架构的熔断、降级、限流、发布、监控,熟悉高并发应用场景下的解决方案，熟悉java技术栈各种技术框架。熟悉Docker环境部署，熟悉mysql数据库,熟悉Linux操作系统及相关命令。带领团队做过多个项目。攻克各种技术难题。
项目经验
项目一:
缴费系统为公司对公共事业缴费统一进行交易及管理的中台及后台系统。
1.设计并实现缴费管理系统。包括配置各分支机构及本部工作人员操作权限。管理各相关机构所对应地区的缴费项目。新增各地区缴费项目的审批及复审等。
2.并设计统一缴费网关。包括缴费交易，查询缴费记录等。
3.设计并实现缴费交易核心，包括对接支付服务，各分行缴费接口。
4.设计并实现缴费交易对账功能，每晚拉去相关机构缴费对账文件并将对账结果同步至支付清算系统完成清结算。
项目二:
Rabbitmq + quartz+redis+mongodb+Elasticsearch
1.通过Activemq+quartz 定时任务将sqlserver中的数据导出，一期系统导入至redis，二期系统导入至Elasticsearch中。
2.针对数据库数据源多,数据指标量大的特点,利用mongodb做可插拔式的系统配置,可配置数据源,数据解析类,数据映射模板以及定时任务的配置等,提高开发效率,减少代码量。
3.部署Elasticsearch集群每日数据增量1亿+，可做到客户端查询毫秒级响应。
缴费系统为公司对公共事业缴费统一进行交易及管理的中台及后台系统。
1.设计并实现缴费管理系统。包括配置各分支机构及本部工作人员操作权限。管理各相关机构所对应地区的缴费项目。新增各地区缴费项目的审批及复审等。
2.并设计统一缴费网关。包括缴费交易，查询缴费记录等。
3.设计并实现缴费交易核心，包括对接支付服务，各分行缴费接口。
4.设计并实现缴费交易对账功能，每晚拉去相关机构缴费对账文件并将对账结果同步至支付清算系统完成清结算。
项目二:
Rabbitmq + quartz+redis+mongodb+Elasticsearch
1.通过Activemq+quartz 定时任务将sqlserver中的数据导出，一期系统导入至redis，二期系统导入至Elasticsearch中。
2.针对数据库数据源多,数据指标量大的特点,利用mongodb做可插拔式的系统配置,可配置数据源,数据解析类,数据映射模板以及定时任务的配置等,提高开发效率,减少代码量。
3.部署Elasticsearch集群每日数据增量1亿+，可做到客户端查询毫秒级响应。
宋依麟
高级java研发工程师 · 9年经验 · 大智慧财汇
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技术能力
Java基础扎实,熟悉多线程编程, 熟悉设计模式,springloud分布式架构,熟悉微服务架构的熔断、降级、限流、发布、监控,熟悉高并发应用场景下的解决方案，熟悉java技术栈各种技术框架。熟悉Docker环境部署，熟悉mysql数据库,熟悉Linux操作系统及相关命令。带领团队做过多个项目。攻克各种技术难题。
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项目一:
缴费系统为公司对公共事业缴费统一进行交易及管理的中台及后台系统。
1.设计并实现缴费管理系统。包括配置各分支机构及本部工作人员操作权限。管理各相关机构所对应地区的缴费项目。新增各地区缴费项目的审批及复审等。
2.并设计统一缴费网关。包括缴费交易，查询缴费记录等。
3.设计并实现缴费交易核心，包括对接支付服务，各分行缴费接口。
4.设计并实现缴费交易对账功能，每晚拉去相关机构缴费对账文件并将对账结果同步至支付清算系统完成清结算。
项目二:
Rabbitmq + quartz+redis+mongodb+Elasticsearch
1.通过Activemq+quartz 定时任务将sqlserver中的数据导出，一期系统导入至redis，二期系统导入至Elasticsearch中。
2.针对数据库数据源多,数据指标量大的特点,利用mongodb做可插拔式的系统配置,可配置数据源,数据解析类,数据映射模板以及定时任务的配置等,提高开发效率,减少代码量。
3.部署Elasticsearch集群每日数据增量1亿+，可做到客户端查询毫秒级响应。
缴费系统为公司对公共事业缴费统一进行交易及管理的中台及后台系统。
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2.并设计统一缴费网关。包括缴费交易，查询缴费记录等。
3.设计并实现缴费交易核心，包括对接支付服务，各分行缴费接口。
4.设计并实现缴费交易对账功能，每晚拉去相关机构缴费对账文件并将对账结果同步至支付清算系统完成清结算。
项目二:
Rabbitmq + quartz+redis+mongodb+Elasticsearch
1.通过Activemq+quartz 定时任务将sqlserver中的数据导出，一期系统导入至redis，二期系统导入至Elasticsearch中。
2.针对数据库数据源多,数据指标量大的特点,利用mongodb做可插拔式的系统配置,可配置数据源,数据解析类,数据映射模板以及定时任务的配置等,提高开发效率,减少代码量。
3.部署Elasticsearch集群每日数据增量1亿+，可做到客户端查询毫秒级响应。
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