TripAdvisor 猫头鹰, Needham, MA 2019年4月 – 今
短租房平台程序员
• 重新设计针对大地址的搜索页面的前端和后端来实现页面性能的优化和流量的增加。
• 识别在运行时间会大量消耗性能的数据，重新设计数据的结构以及数据获取的方式来减少返回数据的运行时间。
• 优化大地址的决定跟判定逻辑来实现其他不同国家的和地区的大地址搜索，例如法国的区和英国的郡。新增加的判定逻辑使得大地址搜索页面的访问流量比原先多了百分之40。
• 开发一个离线Java 程序来预处理数据并将数据存储在只读数据库来实现更快的读书速度 。
• 使用Graphql而不是原声的Ajax请求来从前端获取数据，从而减少了百分之40的运行时间，同时传输效率的增加使得我们可以像用户展示更多的有意义的内容使得通过页面获取的利润增加了百分之40。
• 构建新的短租房数据存储架构来整合新的合作商数据。
• 构建 elastic search全文搜索搜索引擎模块来实现识别相似数据的功能。
• 设计短租房识别匹配算法来比较不同的短租房，从而能够识别重复的短租房，新的短租房和已经存在的短租房，这样我们就能避免在搜索界面上出现重复的短租房并正确的更新短租房的数据。
• 开发服务请求模块来允许短租房数据在经过识别后发送请求给rentals-content-manager 微服务来处理数据库的增删查改.
• 使用 Argo来 部署我们的rentals-discover 程序到 k8s 集群来实现7个程序并行运行，从而减少了百分之70的整体运行时间。
• 由于新的架构，我们可以用更新更灵活的微服务来取代我们旧的需要很长时间来部署而且数据处理时间很长的File-based storage system.

TripAdvisor猫头鹰, Needham, MA 2018年6月 – 2018年12月
运维实习生
• 开发一个处理错误日志的微服务来处理服务器的Internal Server Error， 然后将这些错误的信息自动收集并发送到内部聊天软件来实时监控服务器以及服务的状态。
• 构建Kafka流处理平台来作为新的日志传输工具。构建Kafka Consumer Group 来根据不同的主题读取信息和借由原声的数据来监控Kafka Consumer的状态。
• 设计服务状态报告网页来根据Graphite和Promethus给的数据矩阵来给不同团队的服务提供性能分析，提供的数据包括且不限于每秒请求数，每个请求消耗的时间和服务器带宽的占用量.