张名哲
Go后台高级开发工程师
深信服科技 · 8年经验
日薪：
￥1500/8h
地点：
深圳 福田
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
后台开发：熟练掌握GO、Python、C++等编程语言，深入了解gin/echo等主流框架，能够设计高效、稳定的后台架构，具备良好的代码规范和代码审查能力。
云服务部署：熟悉ISO、Docker、Kubernetes等容器化技术，能够独立完成云环境的搭建和部署，具备微服务架构设计和DevOps实践经验。
嵌入式软件开发：掌握C语言和嵌入式系统开发，熟悉ARM、Linux内核移植及驱动开发，能够解决复杂的硬件与软件交互问题。
数据库：熟悉MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，了解MongoDB等非关系型数据库，能够设计高效的数据库架构和优化SQL性能。
其他技能：熟悉Git版本控制工具，了解前端开发技术，具备一定的自动化脚本编写能力。
云服务部署：熟悉ISO、Docker、Kubernetes等容器化技术，能够独立完成云环境的搭建和部署，具备微服务架构设计和DevOps实践经验。
嵌入式软件开发：掌握C语言和嵌入式系统开发，熟悉ARM、Linux内核移植及驱动开发，能够解决复杂的硬件与软件交互问题。
数据库：熟悉MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，了解MongoDB等非关系型数据库，能够设计高效的数据库架构和优化SQL性能。
其他技能：熟悉Git版本控制工具，了解前端开发技术，具备一定的自动化脚本编写能力。
项目经验
信息流实时检测系统开发
参与设计并开发了一个高并发的信息流实时检测系统，主要功能是通过监控和分析海量数据，实时发现异常信息并触发报警机制。系统采用Go语言作为主要开发语言，结合Pulsar消息队列、ClickHouse列式数据库、PostgreSQL关系型数据库和MongoDB文档数据库等技术，构建了一个高效、稳定的实时数据处理平台。
系统的核心逻辑包括以下几个部分：
数据收集与存储：通过多种数据源接入，利用Pulsar实现高效的数据流式传输，确保数据的实时性和可靠性。存储层根据数据特性选择合适的存储方案，ClickHouse用于原始日志存储场景，PostgreSQL处理结构化数据，MongoDB存储非结构化数据。
异常检测与告警：基于实时数据流，设计并实现了多维度的异常检测算法，结合历史数据分析，准确识别异常行为。系统支持多种告警策略，包括阈值触发、模式识别等，能够在发现异常时及时触发报警通知。
性能优化：针对高并发和大数据量场景，优化了数据处理流程，采用分库分表、索引优化和并行计算等技术，显著提升了系统的处理能力和响应速度。
物联网设备嵌入式软件开发
负责一款车载安防中控的嵌入式软件开发，包括硬件驱动开发、系统固件升级以及与云端服务的通信协议设计。
项目成功应用于市场，获得了用户的高度评价。
云原生系统部署与优化
使用Docker和Kubernetes技术，完成了一个微服务架构的云原生系统部署，实现了自动化构建、部署和扩展。
通过优化资源调度策略，降低了云服务的运营成本，同时提升了系统的可用性和扩展性。
参与设计并开发了一个高并发的信息流实时检测系统，主要功能是通过监控和分析海量数据，实时发现异常信息并触发报警机制。系统采用Go语言作为主要开发语言，结合Pulsar消息队列、ClickHouse列式数据库、PostgreSQL关系型数据库和MongoDB文档数据库等技术，构建了一个高效、稳定的实时数据处理平台。
系统的核心逻辑包括以下几个部分：
数据收集与存储：通过多种数据源接入，利用Pulsar实现高效的数据流式传输，确保数据的实时性和可靠性。存储层根据数据特性选择合适的存储方案，ClickHouse用于原始日志存储场景，PostgreSQL处理结构化数据，MongoDB存储非结构化数据。
异常检测与告警：基于实时数据流，设计并实现了多维度的异常检测算法，结合历史数据分析，准确识别异常行为。系统支持多种告警策略，包括阈值触发、模式识别等，能够在发现异常时及时触发报警通知。
性能优化：针对高并发和大数据量场景，优化了数据处理流程，采用分库分表、索引优化和并行计算等技术，显著提升了系统的处理能力和响应速度。
物联网设备嵌入式软件开发
负责一款车载安防中控的嵌入式软件开发，包括硬件驱动开发、系统固件升级以及与云端服务的通信协议设计。
项目成功应用于市场，获得了用户的高度评价。
云原生系统部署与优化
使用Docker和Kubernetes技术，完成了一个微服务架构的云原生系统部署，实现了自动化构建、部署和扩展。
通过优化资源调度策略，降低了云服务的运营成本，同时提升了系统的可用性和扩展性。
张名哲
Go后台高级开发工程师 · 8年经验 · 深信服科技
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技术能力
后台开发：熟练掌握GO、Python、C++等编程语言，深入了解gin/echo等主流框架，能够设计高效、稳定的后台架构，具备良好的代码规范和代码审查能力。
云服务部署：熟悉ISO、Docker、Kubernetes等容器化技术，能够独立完成云环境的搭建和部署，具备微服务架构设计和DevOps实践经验。
嵌入式软件开发：掌握C语言和嵌入式系统开发，熟悉ARM、Linux内核移植及驱动开发，能够解决复杂的硬件与软件交互问题。
数据库：熟悉MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，了解MongoDB等非关系型数据库，能够设计高效的数据库架构和优化SQL性能。
其他技能：熟悉Git版本控制工具，了解前端开发技术，具备一定的自动化脚本编写能力。
云服务部署：熟悉ISO、Docker、Kubernetes等容器化技术，能够独立完成云环境的搭建和部署，具备微服务架构设计和DevOps实践经验。
嵌入式软件开发：掌握C语言和嵌入式系统开发，熟悉ARM、Linux内核移植及驱动开发，能够解决复杂的硬件与软件交互问题。
数据库：熟悉MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，了解MongoDB等非关系型数据库，能够设计高效的数据库架构和优化SQL性能。
其他技能：熟悉Git版本控制工具，了解前端开发技术，具备一定的自动化脚本编写能力。
项目经验
信息流实时检测系统开发
参与设计并开发了一个高并发的信息流实时检测系统，主要功能是通过监控和分析海量数据，实时发现异常信息并触发报警机制。系统采用Go语言作为主要开发语言，结合Pulsar消息队列、ClickHouse列式数据库、PostgreSQL关系型数据库和MongoDB文档数据库等技术，构建了一个高效、稳定的实时数据处理平台。
系统的核心逻辑包括以下几个部分：
数据收集与存储：通过多种数据源接入，利用Pulsar实现高效的数据流式传输，确保数据的实时性和可靠性。存储层根据数据特性选择合适的存储方案，ClickHouse用于原始日志存储场景，PostgreSQL处理结构化数据，MongoDB存储非结构化数据。
异常检测与告警：基于实时数据流，设计并实现了多维度的异常检测算法，结合历史数据分析，准确识别异常行为。系统支持多种告警策略，包括阈值触发、模式识别等，能够在发现异常时及时触发报警通知。
性能优化：针对高并发和大数据量场景，优化了数据处理流程，采用分库分表、索引优化和并行计算等技术，显著提升了系统的处理能力和响应速度。
物联网设备嵌入式软件开发
负责一款车载安防中控的嵌入式软件开发，包括硬件驱动开发、系统固件升级以及与云端服务的通信协议设计。
项目成功应用于市场，获得了用户的高度评价。
云原生系统部署与优化
使用Docker和Kubernetes技术，完成了一个微服务架构的云原生系统部署，实现了自动化构建、部署和扩展。
通过优化资源调度策略，降低了云服务的运营成本，同时提升了系统的可用性和扩展性。
参与设计并开发了一个高并发的信息流实时检测系统，主要功能是通过监控和分析海量数据，实时发现异常信息并触发报警机制。系统采用Go语言作为主要开发语言，结合Pulsar消息队列、ClickHouse列式数据库、PostgreSQL关系型数据库和MongoDB文档数据库等技术，构建了一个高效、稳定的实时数据处理平台。
系统的核心逻辑包括以下几个部分：
数据收集与存储：通过多种数据源接入，利用Pulsar实现高效的数据流式传输，确保数据的实时性和可靠性。存储层根据数据特性选择合适的存储方案，ClickHouse用于原始日志存储场景，PostgreSQL处理结构化数据，MongoDB存储非结构化数据。
异常检测与告警：基于实时数据流，设计并实现了多维度的异常检测算法，结合历史数据分析，准确识别异常行为。系统支持多种告警策略，包括阈值触发、模式识别等，能够在发现异常时及时触发报警通知。
性能优化：针对高并发和大数据量场景，优化了数据处理流程，采用分库分表、索引优化和并行计算等技术，显著提升了系统的处理能力和响应速度。
物联网设备嵌入式软件开发
负责一款车载安防中控的嵌入式软件开发，包括硬件驱动开发、系统固件升级以及与云端服务的通信协议设计。
项目成功应用于市场，获得了用户的高度评价。
云原生系统部署与优化
使用Docker和Kubernetes技术，完成了一个微服务架构的云原生系统部署，实现了自动化构建、部署和扩展。
通过优化资源调度策略，降低了云服务的运营成本，同时提升了系统的可用性和扩展性。
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