mmm
后端开发工程师
一站科技 · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
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技术能力
精通Java后端开发，熟练运用Spring框架和Spring Boot构建高效、可维护的微服务。熟悉数据库设计与操作，包括MySQL、pg、SQL server等。具备RESTful API设计和MVC模式的经验。熟练使用Git进行版本控制，熟悉前端基础技术，包括HTML、CSS、JavaScript。熟悉缓存技术（如Redis）、消息队列（如RocketMQ、Kafka），并具备构建工具（如Maven、Gradle）和测试框架（如JUnit）的使用经验。对微服务架构、容器化技术（如Docker、Kubernetes）有一定了解。熟悉linux相关操作命令。
熟悉大数据相关工具（如海豚调度、hadoop、canal、dinky、flink、datax等）
关注安全性、性能优化、日志记录和监控。拥有卓越的问题解决能力和团队协作技能。
熟悉大数据相关工具（如海豚调度、hadoop、canal、dinky、flink、datax等）
关注安全性、性能优化、日志记录和监控。拥有卓越的问题解决能力和团队协作技能。
项目经验
1、智慧园区管理平台
在智慧园区管理平台项目中，负责后端开发，采用Java语言和Spring Boot框架搭建微服务架构。
人行业务： 实现人员出入管理，包括员工刷卡、人脸识别等身份验证方式，将数据与企业内部系统集成，确保园区安全。
车行业务： 设计停车管理系统，包括车辆进出记录、车位实时监测、在线缴费等功能，提升园区交通效率。
球场预约： 搭建球场预约系统，使用户能够在线预订球场、查询预约状态，并支持支付功能，提高球场资源利用率。
多园区管理： 构建多园区管理模块，使得平台可扩展至不同园区，实现数据隔离和定制化管理。
权限与安全： 引入OAuth等安全机制，确保敏感信息的安全传输和存储，并实施权限管理，限制用户访问敏感数据。
前后端协作： 与前端团队协作，设计RESTful API，提供清晰的接口文档，确保前后端的有效沟通和协同开发。
技术栈： 使用MySQL数据库存储数据，集成Redis作为缓存，引入消息队列rocketMq以异步处理任务。同时，采用Docker容器化技术，通过Kubernetes进行容器编排，确保平台的弹性和可伸缩性。
该项目取得了良好的用户反馈，提高了园区内部运营效率，为不同场景下的园区管理提供了智能化解决方案。
2、大数据平台搭建与维护
在大数据平台搭建与维护项目中，担任技术负责人，负责架构设计、平台搭建和系统维护。
Hadoop生态系统： 构建基于Hadoop的分布式存储与计算平台，包括HDFS、YARN、MapReduce等组件，用于存储和处理海量数据。
海豚调度： 集成海豚调度系统，实现任务的调度与监控，确保作业按时完成，并通过调度算法提高资源利用率。
Canal与Dinky： 使用Canal进行MySQL数据库的实时增量同步，将变更数据导入大数据平台。结合Dinky实现分布式任务的调度与执行。
Flink： 引入Flink实时计算引擎，用于流式数据处理与分析。设计实时数据流管道，提高对数据的实时洞察能力。
DataX： 部署DataX数据传输工具，实现数据的离线批量传输，确保数据在不同存储之间的高效迁移。
性能调优与监控： 进行平台性能调优，优化集群配置，提高作业运行效率。同时，搭建监控系统，实时监测集群状态，保障平台稳定运行。
容器化与自动化： 使用Docker容器化技术，实现组件的快速部署与管理。通过Ansible等自动化工具，简化平台运维流程，提高运维效率。
团队协作： 与多个团队密切协作，包括数据工程师、运维团队和业务团队，确保平台满足不同业务需求。
该项目成功搭建了高可用、可扩展的大数据平台，为企业提供了数据分析与挖掘的支持，极大提高了数据处理效率和业务洞察能力。
在智慧园区管理平台项目中，负责后端开发，采用Java语言和Spring Boot框架搭建微服务架构。
人行业务： 实现人员出入管理，包括员工刷卡、人脸识别等身份验证方式，将数据与企业内部系统集成，确保园区安全。
车行业务： 设计停车管理系统，包括车辆进出记录、车位实时监测、在线缴费等功能，提升园区交通效率。
球场预约： 搭建球场预约系统，使用户能够在线预订球场、查询预约状态，并支持支付功能，提高球场资源利用率。
多园区管理： 构建多园区管理模块，使得平台可扩展至不同园区，实现数据隔离和定制化管理。
权限与安全： 引入OAuth等安全机制，确保敏感信息的安全传输和存储，并实施权限管理，限制用户访问敏感数据。
前后端协作： 与前端团队协作，设计RESTful API，提供清晰的接口文档，确保前后端的有效沟通和协同开发。
技术栈： 使用MySQL数据库存储数据，集成Redis作为缓存，引入消息队列rocketMq以异步处理任务。同时，采用Docker容器化技术，通过Kubernetes进行容器编排，确保平台的弹性和可伸缩性。
该项目取得了良好的用户反馈，提高了园区内部运营效率，为不同场景下的园区管理提供了智能化解决方案。
2、大数据平台搭建与维护
在大数据平台搭建与维护项目中，担任技术负责人，负责架构设计、平台搭建和系统维护。
Hadoop生态系统： 构建基于Hadoop的分布式存储与计算平台，包括HDFS、YARN、MapReduce等组件，用于存储和处理海量数据。
海豚调度： 集成海豚调度系统，实现任务的调度与监控，确保作业按时完成，并通过调度算法提高资源利用率。
Canal与Dinky： 使用Canal进行MySQL数据库的实时增量同步，将变更数据导入大数据平台。结合Dinky实现分布式任务的调度与执行。
Flink： 引入Flink实时计算引擎，用于流式数据处理与分析。设计实时数据流管道，提高对数据的实时洞察能力。
DataX： 部署DataX数据传输工具，实现数据的离线批量传输，确保数据在不同存储之间的高效迁移。
性能调优与监控： 进行平台性能调优，优化集群配置，提高作业运行效率。同时，搭建监控系统，实时监测集群状态，保障平台稳定运行。
容器化与自动化： 使用Docker容器化技术，实现组件的快速部署与管理。通过Ansible等自动化工具，简化平台运维流程，提高运维效率。
团队协作： 与多个团队密切协作，包括数据工程师、运维团队和业务团队，确保平台满足不同业务需求。
该项目成功搭建了高可用、可扩展的大数据平台，为企业提供了数据分析与挖掘的支持，极大提高了数据处理效率和业务洞察能力。
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精通Java后端开发，熟练运用Spring框架和Spring Boot构建高效、可维护的微服务。熟悉数据库设计与操作，包括MySQL、pg、SQL server等。具备RESTful API设计和MVC模式的经验。熟练使用Git进行版本控制，熟悉前端基础技术，包括HTML、CSS、JavaScript。熟悉缓存技术（如Redis）、消息队列（如RocketMQ、Kafka），并具备构建工具（如Maven、Gradle）和测试框架（如JUnit）的使用经验。对微服务架构、容器化技术（如Docker、Kubernetes）有一定了解。熟悉linux相关操作命令。
熟悉大数据相关工具（如海豚调度、hadoop、canal、dinky、flink、datax等）
关注安全性、性能优化、日志记录和监控。拥有卓越的问题解决能力和团队协作技能。
熟悉大数据相关工具（如海豚调度、hadoop、canal、dinky、flink、datax等）
关注安全性、性能优化、日志记录和监控。拥有卓越的问题解决能力和团队协作技能。
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1、智慧园区管理平台
在智慧园区管理平台项目中，负责后端开发，采用Java语言和Spring Boot框架搭建微服务架构。
人行业务： 实现人员出入管理，包括员工刷卡、人脸识别等身份验证方式，将数据与企业内部系统集成，确保园区安全。
车行业务： 设计停车管理系统，包括车辆进出记录、车位实时监测、在线缴费等功能，提升园区交通效率。
球场预约： 搭建球场预约系统，使用户能够在线预订球场、查询预约状态，并支持支付功能，提高球场资源利用率。
多园区管理： 构建多园区管理模块，使得平台可扩展至不同园区，实现数据隔离和定制化管理。
权限与安全： 引入OAuth等安全机制，确保敏感信息的安全传输和存储，并实施权限管理，限制用户访问敏感数据。
前后端协作： 与前端团队协作，设计RESTful API，提供清晰的接口文档，确保前后端的有效沟通和协同开发。
技术栈： 使用MySQL数据库存储数据，集成Redis作为缓存，引入消息队列rocketMq以异步处理任务。同时，采用Docker容器化技术，通过Kubernetes进行容器编排，确保平台的弹性和可伸缩性。
该项目取得了良好的用户反馈，提高了园区内部运营效率，为不同场景下的园区管理提供了智能化解决方案。
2、大数据平台搭建与维护
在大数据平台搭建与维护项目中，担任技术负责人，负责架构设计、平台搭建和系统维护。
Hadoop生态系统： 构建基于Hadoop的分布式存储与计算平台，包括HDFS、YARN、MapReduce等组件，用于存储和处理海量数据。
海豚调度： 集成海豚调度系统，实现任务的调度与监控，确保作业按时完成，并通过调度算法提高资源利用率。
Canal与Dinky： 使用Canal进行MySQL数据库的实时增量同步，将变更数据导入大数据平台。结合Dinky实现分布式任务的调度与执行。
Flink： 引入Flink实时计算引擎，用于流式数据处理与分析。设计实时数据流管道，提高对数据的实时洞察能力。
DataX： 部署DataX数据传输工具，实现数据的离线批量传输，确保数据在不同存储之间的高效迁移。
性能调优与监控： 进行平台性能调优，优化集群配置，提高作业运行效率。同时，搭建监控系统，实时监测集群状态，保障平台稳定运行。
容器化与自动化： 使用Docker容器化技术，实现组件的快速部署与管理。通过Ansible等自动化工具，简化平台运维流程，提高运维效率。
团队协作： 与多个团队密切协作，包括数据工程师、运维团队和业务团队，确保平台满足不同业务需求。
该项目成功搭建了高可用、可扩展的大数据平台，为企业提供了数据分析与挖掘的支持，极大提高了数据处理效率和业务洞察能力。
在智慧园区管理平台项目中，负责后端开发，采用Java语言和Spring Boot框架搭建微服务架构。
人行业务： 实现人员出入管理，包括员工刷卡、人脸识别等身份验证方式，将数据与企业内部系统集成，确保园区安全。
车行业务： 设计停车管理系统，包括车辆进出记录、车位实时监测、在线缴费等功能，提升园区交通效率。
球场预约： 搭建球场预约系统，使用户能够在线预订球场、查询预约状态，并支持支付功能，提高球场资源利用率。
多园区管理： 构建多园区管理模块，使得平台可扩展至不同园区，实现数据隔离和定制化管理。
权限与安全： 引入OAuth等安全机制，确保敏感信息的安全传输和存储，并实施权限管理，限制用户访问敏感数据。
前后端协作： 与前端团队协作，设计RESTful API，提供清晰的接口文档，确保前后端的有效沟通和协同开发。
技术栈： 使用MySQL数据库存储数据，集成Redis作为缓存，引入消息队列rocketMq以异步处理任务。同时，采用Docker容器化技术，通过Kubernetes进行容器编排，确保平台的弹性和可伸缩性。
该项目取得了良好的用户反馈，提高了园区内部运营效率，为不同场景下的园区管理提供了智能化解决方案。
2、大数据平台搭建与维护
在大数据平台搭建与维护项目中，担任技术负责人，负责架构设计、平台搭建和系统维护。
Hadoop生态系统： 构建基于Hadoop的分布式存储与计算平台，包括HDFS、YARN、MapReduce等组件，用于存储和处理海量数据。
海豚调度： 集成海豚调度系统，实现任务的调度与监控，确保作业按时完成，并通过调度算法提高资源利用率。
Canal与Dinky： 使用Canal进行MySQL数据库的实时增量同步，将变更数据导入大数据平台。结合Dinky实现分布式任务的调度与执行。
Flink： 引入Flink实时计算引擎，用于流式数据处理与分析。设计实时数据流管道，提高对数据的实时洞察能力。
DataX： 部署DataX数据传输工具，实现数据的离线批量传输，确保数据在不同存储之间的高效迁移。
性能调优与监控： 进行平台性能调优，优化集群配置，提高作业运行效率。同时，搭建监控系统，实时监测集群状态，保障平台稳定运行。
容器化与自动化： 使用Docker容器化技术，实现组件的快速部署与管理。通过Ansible等自动化工具，简化平台运维流程，提高运维效率。
团队协作： 与多个团队密切协作，包括数据工程师、运维团队和业务团队，确保平台满足不同业务需求。
该项目成功搭建了高可用、可扩展的大数据平台，为企业提供了数据分析与挖掘的支持，极大提高了数据处理效率和业务洞察能力。
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