sunjay
高级C++工程师
微众 · 5年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
其他 全区
时间：
周日
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技术能力
本人长期从事企业数字化转型、系统架构设计及人工智能应用落地工作，具备丰富的软件研发、技术管理和咨询规划经验。熟悉Java、Python、Go等主流开发语言，掌握Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、RocketMQ、Nginx等技术框架及中间件，能够设计高并发、高可用、高扩展性的企业级应用架构。
在云原生领域，熟悉Docker、Kubernetes、Helm、GitLab CI/CD等技术体系，具备微服务架构改造、容器化部署、自动化运维及DevOps平台建设经验。在数据平台建设方面，掌握数据中台架构设计、数据治理、数据仓库、实时计算、ETL流程设计及数据资产管理，能够帮助企业构建统一的数据服务体系。
在人工智能领域，熟悉大语言模型（LLM）、RAG知识库、Agent智能体、多智能体协作、向量数据库、模型微调、提示工程及AI应用开发，具备企业知识库、智能问答、智能分析、代码助手等AI项目落地经验。能够结合企业业务场景制定AI建设路线，推动人工智能与业务深度融合。
同时具备大型项目管理、技术团队建设、架构治理、系统性能优化及研发效能提升经验，能够从业务需求分析、技术选型、方案设计到实施落地提供全流程咨询服务，帮助企业提升数字化能力和核心竞争力。
在云原生领域，熟悉Docker、Kubernetes、Helm、GitLab CI/CD等技术体系，具备微服务架构改造、容器化部署、自动化运维及DevOps平台建设经验。在数据平台建设方面，掌握数据中台架构设计、数据治理、数据仓库、实时计算、ETL流程设计及数据资产管理，能够帮助企业构建统一的数据服务体系。
在人工智能领域，熟悉大语言模型（LLM）、RAG知识库、Agent智能体、多智能体协作、向量数据库、模型微调、提示工程及AI应用开发，具备企业知识库、智能问答、智能分析、代码助手等AI项目落地经验。能够结合企业业务场景制定AI建设路线，推动人工智能与业务深度融合。
同时具备大型项目管理、技术团队建设、架构治理、系统性能优化及研发效能提升经验，能够从业务需求分析、技术选型、方案设计到实施落地提供全流程咨询服务，帮助企业提升数字化能力和核心竞争力。
项目经验
项目一：企业级AI智能助手平台建设
主导企业AI智能助手平台设计与开发，基于大语言模型构建统一智能服务底座，实现企业知识库问答、智能数据分析、代码审查、文档生成等能力。自主搭建RAG检索增强架构、向量数据库服务及Agent智能体框架，有效提升企业知识利用率和员工工作效率，推动AI技术在研发、运营和管理场景中的落地应用。
项目二：智能化数据中台建设
负责企业数据中台整体架构设计与实施，构建统一的数据采集、数据治理、任务调度及数据服务体系。采用微服务与容器化架构，实现批处理、实时计算和任务编排能力，支撑多个业务系统的数据共享与协同。平台上线后显著提升数据开发效率和数据资产利用率，为企业经营分析和决策提供可靠支撑。
项目三：大型电商平台架构优化项目
主导电商平台核心业务系统架构升级，负责商品、订单、库存、营销等核心模块的微服务化改造。通过Redis缓存、多级缓存架构、消息队列异步处理、数据库分库分表等技术手段，有效解决高并发访问和海量数据处理问题。在大促活动期间保障系统稳定运行，实现订单处理能力和系统响应速度的大幅提升。
项目四：研发效能与DevOps平台建设
负责企业研发效能平台规划与建设，搭建涵盖代码管理、自动化测试、持续集成、持续部署及监控告警的一体化DevOps平台。通过标准化研发流程和自动化交付体系建设，显著缩短版本交付周期，提高研发团队协作效率和软件质量，为企业数字化转型提供稳定高效的研发支撑体系。
主导企业AI智能助手平台设计与开发，基于大语言模型构建统一智能服务底座，实现企业知识库问答、智能数据分析、代码审查、文档生成等能力。自主搭建RAG检索增强架构、向量数据库服务及Agent智能体框架，有效提升企业知识利用率和员工工作效率，推动AI技术在研发、运营和管理场景中的落地应用。
项目二：智能化数据中台建设
负责企业数据中台整体架构设计与实施，构建统一的数据采集、数据治理、任务调度及数据服务体系。采用微服务与容器化架构，实现批处理、实时计算和任务编排能力，支撑多个业务系统的数据共享与协同。平台上线后显著提升数据开发效率和数据资产利用率，为企业经营分析和决策提供可靠支撑。
项目三：大型电商平台架构优化项目
主导电商平台核心业务系统架构升级，负责商品、订单、库存、营销等核心模块的微服务化改造。通过Redis缓存、多级缓存架构、消息队列异步处理、数据库分库分表等技术手段，有效解决高并发访问和海量数据处理问题。在大促活动期间保障系统稳定运行，实现订单处理能力和系统响应速度的大幅提升。
项目四：研发效能与DevOps平台建设
负责企业研发效能平台规划与建设，搭建涵盖代码管理、自动化测试、持续集成、持续部署及监控告警的一体化DevOps平台。通过标准化研发流程和自动化交付体系建设，显著缩短版本交付周期，提高研发团队协作效率和软件质量，为企业数字化转型提供稳定高效的研发支撑体系。
sunjay
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本人长期从事企业数字化转型、系统架构设计及人工智能应用落地工作，具备丰富的软件研发、技术管理和咨询规划经验。熟悉Java、Python、Go等主流开发语言，掌握Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、RocketMQ、Nginx等技术框架及中间件，能够设计高并发、高可用、高扩展性的企业级应用架构。
在云原生领域，熟悉Docker、Kubernetes、Helm、GitLab CI/CD等技术体系，具备微服务架构改造、容器化部署、自动化运维及DevOps平台建设经验。在数据平台建设方面，掌握数据中台架构设计、数据治理、数据仓库、实时计算、ETL流程设计及数据资产管理，能够帮助企业构建统一的数据服务体系。
在人工智能领域，熟悉大语言模型（LLM）、RAG知识库、Agent智能体、多智能体协作、向量数据库、模型微调、提示工程及AI应用开发，具备企业知识库、智能问答、智能分析、代码助手等AI项目落地经验。能够结合企业业务场景制定AI建设路线，推动人工智能与业务深度融合。
同时具备大型项目管理、技术团队建设、架构治理、系统性能优化及研发效能提升经验，能够从业务需求分析、技术选型、方案设计到实施落地提供全流程咨询服务，帮助企业提升数字化能力和核心竞争力。
在云原生领域，熟悉Docker、Kubernetes、Helm、GitLab CI/CD等技术体系，具备微服务架构改造、容器化部署、自动化运维及DevOps平台建设经验。在数据平台建设方面，掌握数据中台架构设计、数据治理、数据仓库、实时计算、ETL流程设计及数据资产管理，能够帮助企业构建统一的数据服务体系。
在人工智能领域，熟悉大语言模型（LLM）、RAG知识库、Agent智能体、多智能体协作、向量数据库、模型微调、提示工程及AI应用开发，具备企业知识库、智能问答、智能分析、代码助手等AI项目落地经验。能够结合企业业务场景制定AI建设路线，推动人工智能与业务深度融合。
同时具备大型项目管理、技术团队建设、架构治理、系统性能优化及研发效能提升经验，能够从业务需求分析、技术选型、方案设计到实施落地提供全流程咨询服务，帮助企业提升数字化能力和核心竞争力。
项目经验
项目一：企业级AI智能助手平台建设
主导企业AI智能助手平台设计与开发，基于大语言模型构建统一智能服务底座，实现企业知识库问答、智能数据分析、代码审查、文档生成等能力。自主搭建RAG检索增强架构、向量数据库服务及Agent智能体框架，有效提升企业知识利用率和员工工作效率，推动AI技术在研发、运营和管理场景中的落地应用。
项目二：智能化数据中台建设
负责企业数据中台整体架构设计与实施，构建统一的数据采集、数据治理、任务调度及数据服务体系。采用微服务与容器化架构，实现批处理、实时计算和任务编排能力，支撑多个业务系统的数据共享与协同。平台上线后显著提升数据开发效率和数据资产利用率，为企业经营分析和决策提供可靠支撑。
项目三：大型电商平台架构优化项目
主导电商平台核心业务系统架构升级，负责商品、订单、库存、营销等核心模块的微服务化改造。通过Redis缓存、多级缓存架构、消息队列异步处理、数据库分库分表等技术手段，有效解决高并发访问和海量数据处理问题。在大促活动期间保障系统稳定运行，实现订单处理能力和系统响应速度的大幅提升。
项目四：研发效能与DevOps平台建设
负责企业研发效能平台规划与建设，搭建涵盖代码管理、自动化测试、持续集成、持续部署及监控告警的一体化DevOps平台。通过标准化研发流程和自动化交付体系建设，显著缩短版本交付周期，提高研发团队协作效率和软件质量，为企业数字化转型提供稳定高效的研发支撑体系。
主导企业AI智能助手平台设计与开发，基于大语言模型构建统一智能服务底座，实现企业知识库问答、智能数据分析、代码审查、文档生成等能力。自主搭建RAG检索增强架构、向量数据库服务及Agent智能体框架，有效提升企业知识利用率和员工工作效率，推动AI技术在研发、运营和管理场景中的落地应用。
项目二：智能化数据中台建设
负责企业数据中台整体架构设计与实施，构建统一的数据采集、数据治理、任务调度及数据服务体系。采用微服务与容器化架构，实现批处理、实时计算和任务编排能力，支撑多个业务系统的数据共享与协同。平台上线后显著提升数据开发效率和数据资产利用率，为企业经营分析和决策提供可靠支撑。
项目三：大型电商平台架构优化项目
主导电商平台核心业务系统架构升级，负责商品、订单、库存、营销等核心模块的微服务化改造。通过Redis缓存、多级缓存架构、消息队列异步处理、数据库分库分表等技术手段，有效解决高并发访问和海量数据处理问题。在大促活动期间保障系统稳定运行，实现订单处理能力和系统响应速度的大幅提升。
项目四：研发效能与DevOps平台建设
负责企业研发效能平台规划与建设，搭建涵盖代码管理、自动化测试、持续集成、持续部署及监控告警的一体化DevOps平台。通过标准化研发流程和自动化交付体系建设，显著缩短版本交付周期，提高研发团队协作效率和软件质量，为企业数字化转型提供稳定高效的研发支撑体系。
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