stay
高级JAVA开发工程师
同程旅游 · 5年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
上海 浦东
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
精通 Java 编程语言，具有面向对象的程序编写能力，熟悉常用数据结构，熟练编写 Sql 语句，熟悉关系型数据库 Mysql 等，有较强需求设计能力，会使用常用设计模式，了解多线程和并发编程，熟练使用 SpringMVC、SpringBoot 等构建应用，并且能够分析并优化 JVM，了解在 Linux 的应用运维及常用命令等。
熟悉 Spark Mlib，做过协同过滤推荐算法的项目。精通机器学习，对特征工程、模型评估、回归和分类算法、降维等；熟悉神经网络，熟悉 DNN、CNN、RNN 等基本网络，了解目标检测及流行网络 FasterRCNN、SSD、YOLO 等，了解人脸检测与识别流行 网络 FaceNet，了解聊天机器人流行网络 Seq2Seq。
有互联网金融项目开发经验，熟悉现金贷业务；有 Java 开发经验和机器学习开发经验；较强创新能力。
熟悉 Spark Mlib，做过协同过滤推荐算法的项目。精通机器学习，对特征工程、模型评估、回归和分类算法、降维等；熟悉神经网络，熟悉 DNN、CNN、RNN 等基本网络，了解目标检测及流行网络 FasterRCNN、SSD、YOLO 等，了解人脸检测与识别流行 网络 FaceNet，了解聊天机器人流行网络 Seq2Seq。
有互联网金融项目开发经验，熟悉现金贷业务；有 Java 开发经验和机器学习开发经验；较强创新能力。
项目经验
2017.05~今 Java 项目名称:现金贷系统 入口:同程旅游 app-提钱游
业务方向:现金贷授信、借款、还款、记账、代扣、代偿、结算、清算等;
架构:分布式服务架构
单块架构划分成一组小的服务，服务之间相互协调互相配合
每个服务独立运行，服务与服务间采用轻量级通信机制 每个服务有独立业务，能够独立部署
Rpc 调用方式:同步调用/异步调用/异步回调
Rpc 实现:契约接口 注册 Service Bean(Spring) 动态路由
重构:数据库分库分表/数据异构
2017.05~今 Java 项目名称:风控规则引擎重构与开发
业务方向:为现金贷系统提供风控服务
重构:表设计 ER 图设计 规则因子 规则 规则包
规则加载机制:加载至内存，定时扫描变动规则
规则调用方式 Groovy:def getUserScore = ctx(#method/[req/filed1]/[req/field2]) (method 为 Bean method)
2018.02~2018.8 推荐算法项目名称:个性化推荐系统 产品推荐的用户画像近实时更新
业务方向:基于用户之前的口味和喜好推荐其感兴趣的商品
组件:分布式计算框架(参考 Hadoop 的 MR、Storm 任务分发、Spark Streaming Mini-Batch) /
MQ / Redis / Hbase / ES / RPC
整体架构:用户行为收集->行为日志解析->推荐算法->用户画像数据仓库/元数据索引库->
用户推荐服务->展示终端
更新流程:
MQ/异步收集/每 N 秒聚合数据/计算任务分配/每块聚合列表 fork join 计算/正负反馈调节短期标签/更新用 户短期标签/保存或更新 Hbase 和 Redis
用户标签 es 产品索引库/Hbase 用户长期标签/redis 短期标签
终端用户推荐服务 根据用户获取长期和短期标签/查找相关产品 id 集合/阅读过滤/排序算法策略/生成最终
展示产品 id 的集合/生成推荐流水唯一 recomId 和产品 id/异步存储/根据产品 id 组装展示数据集/推送
2015.12~2017.04 Java 项目名称:东方航空 B2G 交易系统
业务方向:电商
Web 应用
使用到的相关技术:基于注解的控制器/数据绑定和表单标签库/JSR 验证器/EL 表达式/JSTL/上传下载等
并发控制
业务方向:现金贷授信、借款、还款、记账、代扣、代偿、结算、清算等;
架构:分布式服务架构
单块架构划分成一组小的服务，服务之间相互协调互相配合
每个服务独立运行，服务与服务间采用轻量级通信机制 每个服务有独立业务，能够独立部署
Rpc 调用方式:同步调用/异步调用/异步回调
Rpc 实现:契约接口 注册 Service Bean(Spring) 动态路由
重构:数据库分库分表/数据异构
2017.05~今 Java 项目名称:风控规则引擎重构与开发
业务方向:为现金贷系统提供风控服务
重构:表设计 ER 图设计 规则因子 规则 规则包
规则加载机制:加载至内存，定时扫描变动规则
规则调用方式 Groovy:def getUserScore = ctx(#method/[req/filed1]/[req/field2]) (method 为 Bean method)
2018.02~2018.8 推荐算法项目名称:个性化推荐系统 产品推荐的用户画像近实时更新
业务方向:基于用户之前的口味和喜好推荐其感兴趣的商品
组件:分布式计算框架(参考 Hadoop 的 MR、Storm 任务分发、Spark Streaming Mini-Batch) /
MQ / Redis / Hbase / ES / RPC
整体架构:用户行为收集->行为日志解析->推荐算法->用户画像数据仓库/元数据索引库->
用户推荐服务->展示终端
更新流程:
MQ/异步收集/每 N 秒聚合数据/计算任务分配/每块聚合列表 fork join 计算/正负反馈调节短期标签/更新用 户短期标签/保存或更新 Hbase 和 Redis
用户标签 es 产品索引库/Hbase 用户长期标签/redis 短期标签
终端用户推荐服务 根据用户获取长期和短期标签/查找相关产品 id 集合/阅读过滤/排序算法策略/生成最终
展示产品 id 的集合/生成推荐流水唯一 recomId 和产品 id/异步存储/根据产品 id 组装展示数据集/推送
2015.12~2017.04 Java 项目名称:东方航空 B2G 交易系统
业务方向:电商
Web 应用
使用到的相关技术:基于注解的控制器/数据绑定和表单标签库/JSR 验证器/EL 表达式/JSTL/上传下载等
并发控制
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高级JAVA开发工程师 · 5年经验 · 同程旅游
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技术能力
精通 Java 编程语言，具有面向对象的程序编写能力，熟悉常用数据结构，熟练编写 Sql 语句，熟悉关系型数据库 Mysql 等，有较强需求设计能力，会使用常用设计模式，了解多线程和并发编程，熟练使用 SpringMVC、SpringBoot 等构建应用，并且能够分析并优化 JVM，了解在 Linux 的应用运维及常用命令等。
熟悉 Spark Mlib，做过协同过滤推荐算法的项目。精通机器学习，对特征工程、模型评估、回归和分类算法、降维等；熟悉神经网络，熟悉 DNN、CNN、RNN 等基本网络，了解目标检测及流行网络 FasterRCNN、SSD、YOLO 等，了解人脸检测与识别流行 网络 FaceNet，了解聊天机器人流行网络 Seq2Seq。
有互联网金融项目开发经验，熟悉现金贷业务；有 Java 开发经验和机器学习开发经验；较强创新能力。
熟悉 Spark Mlib，做过协同过滤推荐算法的项目。精通机器学习，对特征工程、模型评估、回归和分类算法、降维等；熟悉神经网络，熟悉 DNN、CNN、RNN 等基本网络，了解目标检测及流行网络 FasterRCNN、SSD、YOLO 等，了解人脸检测与识别流行 网络 FaceNet，了解聊天机器人流行网络 Seq2Seq。
有互联网金融项目开发经验，熟悉现金贷业务；有 Java 开发经验和机器学习开发经验；较强创新能力。
项目经验
2017.05~今 Java 项目名称:现金贷系统 入口:同程旅游 app-提钱游
业务方向:现金贷授信、借款、还款、记账、代扣、代偿、结算、清算等;
架构:分布式服务架构
单块架构划分成一组小的服务，服务之间相互协调互相配合
每个服务独立运行，服务与服务间采用轻量级通信机制 每个服务有独立业务，能够独立部署
Rpc 调用方式:同步调用/异步调用/异步回调
Rpc 实现:契约接口 注册 Service Bean(Spring) 动态路由
重构:数据库分库分表/数据异构
2017.05~今 Java 项目名称:风控规则引擎重构与开发
业务方向:为现金贷系统提供风控服务
重构:表设计 ER 图设计 规则因子 规则 规则包
规则加载机制:加载至内存，定时扫描变动规则
规则调用方式 Groovy:def getUserScore = ctx(#method/[req/filed1]/[req/field2]) (method 为 Bean method)
2018.02~2018.8 推荐算法项目名称:个性化推荐系统 产品推荐的用户画像近实时更新
业务方向:基于用户之前的口味和喜好推荐其感兴趣的商品
组件:分布式计算框架(参考 Hadoop 的 MR、Storm 任务分发、Spark Streaming Mini-Batch) /
MQ / Redis / Hbase / ES / RPC
整体架构:用户行为收集->行为日志解析->推荐算法->用户画像数据仓库/元数据索引库->
用户推荐服务->展示终端
更新流程:
MQ/异步收集/每 N 秒聚合数据/计算任务分配/每块聚合列表 fork join 计算/正负反馈调节短期标签/更新用 户短期标签/保存或更新 Hbase 和 Redis
用户标签 es 产品索引库/Hbase 用户长期标签/redis 短期标签
终端用户推荐服务 根据用户获取长期和短期标签/查找相关产品 id 集合/阅读过滤/排序算法策略/生成最终
展示产品 id 的集合/生成推荐流水唯一 recomId 和产品 id/异步存储/根据产品 id 组装展示数据集/推送
2015.12~2017.04 Java 项目名称:东方航空 B2G 交易系统
业务方向:电商
Web 应用
使用到的相关技术:基于注解的控制器/数据绑定和表单标签库/JSR 验证器/EL 表达式/JSTL/上传下载等
并发控制
业务方向:现金贷授信、借款、还款、记账、代扣、代偿、结算、清算等;
架构:分布式服务架构
单块架构划分成一组小的服务，服务之间相互协调互相配合
每个服务独立运行，服务与服务间采用轻量级通信机制 每个服务有独立业务，能够独立部署
Rpc 调用方式:同步调用/异步调用/异步回调
Rpc 实现:契约接口 注册 Service Bean(Spring) 动态路由
重构:数据库分库分表/数据异构
2017.05~今 Java 项目名称:风控规则引擎重构与开发
业务方向:为现金贷系统提供风控服务
重构:表设计 ER 图设计 规则因子 规则 规则包
规则加载机制:加载至内存，定时扫描变动规则
规则调用方式 Groovy:def getUserScore = ctx(#method/[req/filed1]/[req/field2]) (method 为 Bean method)
2018.02~2018.8 推荐算法项目名称:个性化推荐系统 产品推荐的用户画像近实时更新
业务方向:基于用户之前的口味和喜好推荐其感兴趣的商品
组件:分布式计算框架(参考 Hadoop 的 MR、Storm 任务分发、Spark Streaming Mini-Batch) /
MQ / Redis / Hbase / ES / RPC
整体架构:用户行为收集->行为日志解析->推荐算法->用户画像数据仓库/元数据索引库->
用户推荐服务->展示终端
更新流程:
MQ/异步收集/每 N 秒聚合数据/计算任务分配/每块聚合列表 fork join 计算/正负反馈调节短期标签/更新用 户短期标签/保存或更新 Hbase 和 Redis
用户标签 es 产品索引库/Hbase 用户长期标签/redis 短期标签
终端用户推荐服务 根据用户获取长期和短期标签/查找相关产品 id 集合/阅读过滤/排序算法策略/生成最终
展示产品 id 的集合/生成推荐流水唯一 recomId 和产品 id/异步存储/根据产品 id 组装展示数据集/推送
2015.12~2017.04 Java 项目名称:东方航空 B2G 交易系统
业务方向:电商
Web 应用
使用到的相关技术:基于注解的控制器/数据绑定和表单标签库/JSR 验证器/EL 表达式/JSTL/上传下载等
并发控制
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