ID:335954

陈欢

服务端开发工程师Java

  • 公司信息:
  • 奇安信
  • 工作经验:
  • 2年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 所在区域:
  • 哈尔滨
  • 全区

技术能力

1. Java
2. Spring
3. SpringMVC
4. Mybatis
5. SpringBoot
6. NebulaGraph
7. MySQL
8.JeecgBoot
Java语言基础:深入理解和掌握Java编程语言的基础语法、面向对象编程概念、异常处理、多线程编程、集合框架等。
J2EE体系架构:熟悉J2EE(Java 2 Platform, Enterprise Edition)体系架构,理解其各个组件(如Servlet、JSP、EJB等)的作用和用法,以及它们在构建企业级应用时的应用。
Spring系列框架:熟练掌握Spring、Spring Cloud、Spring Boot等主流开发框架的使用,理解这些框架的设计原理和优点,能够高效地使用它们进行应用开发。
数据库技术:熟练使用MySQL、Oracle等关系型数据库,理解SQL语言以及数据库设计的基本原则,如三大范式等。同时,对于NoSQL数据库如MongoDB等也要有所了解。
缓存和消息中间件:熟悉Redis、Memcached等缓存技术,以及Kafka、RabbitMQ等消息中间件的使用,了解它们在提升系统性能和可靠性方面的作用。
分布式系统:理解分布式系统的基本概念和原理,如负载均衡、容错处理、一致性算法等,能够设计和实现分布式系统。
性能优化:具备系统性能调优的能力,能够通过分析系统瓶颈、优化算法和数据结构等方式提升系统的性能和稳定性。
版本控制工具:熟练使用Git等版本控制工具,能够进行代码的版本管理和协作开发。
容器化技术:了解Docker等容器化技术,理解其在应用部署和运维方面的优势和使用方法。
网络安全:了解常见的网络安全问题和防御措施,如SQL注入、跨站脚本攻击(XSS)等,能够编写安全的代码和防范网络攻击

项目经验

SOAR安全编排自动化与响应

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项目描述

项目描述: AI(人工智能)+SOAR(安全编排、自动化与响应)为核心的安全协同作战平台,通过虚拟作战室、AI机器人和可视化剧本编排,帮助安全团队加速威胁响应与处置,提升运营自动化,实现安全风险自适应治理。适用于护网演练、应急处置、周期巡检、调查取证、分析溯源、日常运营辅助等。
责任描述 1. 任务管理模块:前端开发和后端开发任务。任务包括已处理和未处理的人工任务和审批。任务管理功能包括:列表展示(支持任务名称、、状态检索任务)、处理(或者批量处理)人工任务、查看任务详情。能够添加一条或者多条任务处理记录,处理记录以时间轴进行展示。
2. 调度管理模块:平台调度引擎和功能编写。基于Quartz开源调度框架编写的调度引擎,支持暂停、恢复、删除、立即执行调度等功能。执行策略支持“每小时、每天、每周,间隔时间支持分钟、小时、天。结束策略支持:永不停止、按时停止、按次数停止。支持调度按照调度策略调用剧本或者APP。
3. 文件存储管理:基于开源协议的MinIO对象存储服务,实现列出文件和文件夹、创建一个存储桶或者一个文件夹、展示文件和对象内容、生成共享的URL、拷贝文件和对象、给文件桶和文件夹做镜像、基于参数查找文件等功能。
4. OCR图片识别服务:基于TensorOCR实现图片文字的识别。
5. 命令管理模块:通过命令调用相关的剧本或者APP动作,同linux命令行类似。
6. 语料库管理模块:管理系统内部APP动作相关预料和剧本相关预料。
7. 作战室机器人:基于RASA开源机器人框架,根据自然语言的意图和权重,实现剧本和APP动作的推荐。
8. SOAR国产化适配负责人:适配SOAR在海思+麒麟、鲲鹏+麒麟等国产化系统上,主要适配Tomcat、Neo4j、Elastic search、Python环境等相关服务。

案例展示

  • SOAR安全编排自动化与响应

    SOAR安全编排自动化与响应

    项目描述: AI(人工智能)+SOAR(安全编排、自动化与响应)为核心的安全协同作战平台,通过虚拟作战室、AI机器人和可视化剧本编排,帮助安全团队加速威胁响应与处置,提升运营自动化,实现安全风险自适应治理。适用于护网演练、应急处置、周期巡检、调查取证、分析溯源、日常运营辅助等。

  • 行人车辆目标跟踪统计系统

    行人车辆目标跟踪统计系统

    项目描述 训练平台: AI studio+Google Colab 技术实现: YOLOv4,DeepSort,Counting 主要负责:训练集选用 Pascal VOC 数据集,2007 版本提取行人车辆作为行人车辆检测的数据集; AI studio 平台训练行人车

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