Joker

java开发工程师
同程旅行 · 3年经验
Joker
日薪: ¥500/8h
地点: 北京 海淀
时间: 可工作日远程可工作日驻场(离职原因)可工作日驻场(自由职业原因)
有团队 · 可整包 ID:299525 复制

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AI 技能提取 | Spring Boot MyBatis Java Python Go MySQL Redis MongoDB Nginx JMeter Linux
从事研发工程师掌握的技能内容如下:
Java GOlang Python SpringBoot MySql Mybatis MongoDB Jmeter Charles Nginx Redis
SQL Shell Linux 等

项目一:项目管理平台(后端)
项目简介:一站式企业协作平台,涵盖需求、任务、缺陷、文档、消息通知及数据统计等核心能力。

技术栈:Java + SpringBoot + MyBatis-Plus + MySQL + Redis + Kafka

你的职责与关键产出:

负责模块:需求、任务、缺陷(Bug)、文档、消息通知、用户权限、统计看板共 8 个核心模块的设计与开发。

消息驱动异步解耦:使用 Kafka 实现消息通知模块(邮件/站内信/Webhook),将通知发送与业务主流程解耦,系统峰值处理能力提升约 40%,避免因第三方接口慢导致订单/任务状态卡顿。

复杂权限与实时协作:设计 RBAC 权限模型,支持项目级、模块级、数据级权限控制;针对任务/文档的多人编辑场景,引入乐观锁 + 版本号机制,保证并发安全。

统计模块优化:原先统计报表(燃尽图、缺陷趋势)通过实时 SQL 聚合导致慢查询,改为 Redis 缓存 + 定时预聚合 Kafka 流式计算,统计页面加载时间从 3~5 秒降至 500ms 以内。

通用组件沉淀:封装通用导入导出(EasyExcel)、全局异常处理、API 日志切面,降低重复代码量约 30%,被团队其他项目复用。

成果:支撑公司内部 200+ 项目、1200+ 日常用户,核心接口平均响应 < 200ms,每月通过消息模块触达记录超 50 万条。


项目二:小程序商城(后端)
项目简介:多租户(SaaS)电商小程序,支持商品浏览、购物车、下单结算、微信支付及商户分租隔离。

技术栈:Java + SpringBoot + MyBatis-Plus + MySQL + Redis + 微信支付 SDK + Kafka

你的职责与关键产出:

负责模块:购物车、结算页、SaaS 分租模块、微信支付接入。

购物车与结算页高并发处理:购物车数据从数据库迁移至 Redis Hash 结构,支持批量增删改查;结算页预下单时使用 Redis 分布式锁防止重复提交,压测下并发下单 QPS 从 200 提升至 1500。

SaaS 分租隔离方案:设计基于 tenant_id 的数据源路由方案,使用 ThreadLocal + 拦截器自动注入租户 ID,保证不同商户数据物理隔离、逻辑隔离双保险;支持动态创建/切换租户库。

支付接入健壮性设计:对接微信支付(JSAPI),实现支付预下单、回调通知、退款接口。针对回调幂等性,使用 Redis + 数据库唯一约束 双重防重复处理;异步订单状态同步失败时,通过 Kafka 重试队列保证最终一致性。

秒杀扩展支持(可选):虽主要做购物车/支付,但设计了通用库存扣减方案(Redis Lua 脚本 + 异步落库),为后续秒杀活动预留能力。

成果:小程序上线后承接日活 500+ 用户,峰值日订单量 1000+ 单,支付成功率 99.6%。

项目三:客服 Agent 接入(AI 智能客服)
项目简介:基于大模型(通义千问 QWEN-3.6)的企业级智能客服 Agent,嵌入小程序/Web 端,实现知识问答、人工转接与兜底处理。

技术栈:Java + SpringBoot + 通义千问 API + Kafka + Redis + 向量数据库(如 DashScope 或自定义 Embedding)

你的职责与关键产出:

负责模块:知识库管理、提示词工程、模型异常回退、对话流调度。

知识库与 RAG 检索增强:将 FAQ 文档分块后通过 Embedding 存入向量库;用户提问时先检索相关片段,再拼接到 Prompt 中给大模型,显著降低幻觉,知识命中准确率达到 85%。

提示词工程与模型调优:编写多版本 system prompt,约束回答范围、语气、拒答敏感内容;设计 few-shot 示例提升特定业务场景(如退换货规则)的回答质量。对比测试后,用户满意度从 62% 提升至 81%。

模型异常回退机制:针对大模型超时(>5s)、返回空/报错、高置信度敏感词命中等情况,设计三级降级回退:
1)缓存相同问题的历史优质回答;
2)检索知识库直接返回最相似 Q&A;
3)转人工客服(通过 Kafka 生成工单)。
实现 99.5% 的最终响应率,无应答率由 12% 降到 0.5%。

对话上下文管理:使用 Redis 存储最近 5 轮对话,自动裁剪超出 token 限制的历史,保证长对话流畅性。

成果:上线后机器人独立解决率约 74%,人工客服日均介入量下降 55%,平均响应时间从 2 分钟压缩至 6 秒(包含模型调用)。

整包服务: 微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发
负责人: java开发工程师
团队成员: 安卓工程师 前端工程师 后端工程师 
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Joker

有团队 · 可整包
java开发工程师 · 3年经验 · 同程旅行
城市北京 海淀 日薪500元/8h 时间 可工作日远程可工作日驻场(离职原因)可工作日驻场(自由职业原因)
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技术能力

AI 技能提取 | Spring Boot MyBatis Java Python Go MySQL Redis MongoDB Nginx JMeter Linux
从事研发工程师掌握的技能内容如下:
Java GOlang Python SpringBoot MySql Mybatis MongoDB Jmeter Charles Nginx Redis
SQL Shell Linux 等

项目经验

项目一:项目管理平台(后端)
项目简介:一站式企业协作平台,涵盖需求、任务、缺陷、文档、消息通知及数据统计等核心能力。

技术栈:Java + SpringBoot + MyBatis-Plus + MySQL + Redis + Kafka

你的职责与关键产出:

负责模块:需求、任务、缺陷(Bug)、文档、消息通知、用户权限、统计看板共 8 个核心模块的设计与开发。

消息驱动异步解耦:使用 Kafka 实现消息通知模块(邮件/站内信/Webhook),将通知发送与业务主流程解耦,系统峰值处理能力提升约 40%,避免因第三方接口慢导致订单/任务状态卡顿。

复杂权限与实时协作:设计 RBAC 权限模型,支持项目级、模块级、数据级权限控制;针对任务/文档的多人编辑场景,引入乐观锁 + 版本号机制,保证并发安全。

统计模块优化:原先统计报表(燃尽图、缺陷趋势)通过实时 SQL 聚合导致慢查询,改为 Redis 缓存 + 定时预聚合 Kafka 流式计算,统计页面加载时间从 3~5 秒降至 500ms 以内。

通用组件沉淀:封装通用导入导出(EasyExcel)、全局异常处理、API 日志切面,降低重复代码量约 30%,被团队其他项目复用。

成果:支撑公司内部 200+ 项目、1200+ 日常用户,核心接口平均响应 < 200ms,每月通过消息模块触达记录超 50 万条。


项目二:小程序商城(后端)
项目简介:多租户(SaaS)电商小程序,支持商品浏览、购物车、下单结算、微信支付及商户分租隔离。

技术栈:Java + SpringBoot + MyBatis-Plus + MySQL + Redis + 微信支付 SDK + Kafka

你的职责与关键产出:

负责模块:购物车、结算页、SaaS 分租模块、微信支付接入。

购物车与结算页高并发处理:购物车数据从数据库迁移至 Redis Hash 结构,支持批量增删改查;结算页预下单时使用 Redis 分布式锁防止重复提交,压测下并发下单 QPS 从 200 提升至 1500。

SaaS 分租隔离方案:设计基于 tenant_id 的数据源路由方案,使用 ThreadLocal + 拦截器自动注入租户 ID,保证不同商户数据物理隔离、逻辑隔离双保险;支持动态创建/切换租户库。

支付接入健壮性设计:对接微信支付(JSAPI),实现支付预下单、回调通知、退款接口。针对回调幂等性,使用 Redis + 数据库唯一约束 双重防重复处理;异步订单状态同步失败时,通过 Kafka 重试队列保证最终一致性。

秒杀扩展支持(可选):虽主要做购物车/支付,但设计了通用库存扣减方案(Redis Lua 脚本 + 异步落库),为后续秒杀活动预留能力。

成果:小程序上线后承接日活 500+ 用户,峰值日订单量 1000+ 单,支付成功率 99.6%。

项目三:客服 Agent 接入(AI 智能客服)
项目简介:基于大模型(通义千问 QWEN-3.6)的企业级智能客服 Agent,嵌入小程序/Web 端,实现知识问答、人工转接与兜底处理。

技术栈:Java + SpringBoot + 通义千问 API + Kafka + Redis + 向量数据库(如 DashScope 或自定义 Embedding)

你的职责与关键产出:

负责模块:知识库管理、提示词工程、模型异常回退、对话流调度。

知识库与 RAG 检索增强:将 FAQ 文档分块后通过 Embedding 存入向量库;用户提问时先检索相关片段,再拼接到 Prompt 中给大模型,显著降低幻觉,知识命中准确率达到 85%。

提示词工程与模型调优:编写多版本 system prompt,约束回答范围、语气、拒答敏感内容;设计 few-shot 示例提升特定业务场景(如退换货规则)的回答质量。对比测试后,用户满意度从 62% 提升至 81%。

模型异常回退机制:针对大模型超时(>5s)、返回空/报错、高置信度敏感词命中等情况,设计三级降级回退:
1)缓存相同问题的历史优质回答;
2)检索知识库直接返回最相似 Q&A;
3)转人工客服(通过 Kafka 生成工单)。
实现 99.5% 的最终响应率,无应答率由 12% 降到 0.5%。

对话上下文管理:使用 Redis 存储最近 5 轮对话,自动裁剪超出 token 限制的历史,保证长对话流畅性。

成果:上线后机器人独立解决率约 74%,人工客服日均介入量下降 55%,平均响应时间从 2 分钟压缩至 6 秒(包含模型调用)。

团队情况

服务范围:
微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发
团队构成:
负责人(java开发工程师) | 核心队员:安卓工程师 · 前端工程师 · 后端工程师
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