小博
后端开发
零跑科技 · 2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
0
评价数
0
收藏数
技术能力
Java：掌握Java语法，集合，反射，线程池等基础语法和框架；
框架：熟悉Spring，SpringBoot，SpringCloud，Mybatis，Mybatis-plus等框架；
数据库：熟悉基本的 SQL 编写与优化;清楚 MySQL 系统框架、存储引擎、索引、事务、MVCC 和锁机制;
缓存：了解Redis常用数据结构，理解缓存穿透、雪崩、击穿等问题、并能根据需求指定过期策略和内存淘汰机制；
大数据：熟悉大数据相关技术，如Hadoop、Spark、Hive等，了解大数据平台架构和数据处理流程
消息队列：熟悉Kafka消息中间件，了解消息模型，消息持久化和工作模式，ACK消息确认机制；
服务器：熟悉Linux的操作命令和Docker的使用，熟悉Python/Shell等脚本语言；
大模型：掌握 PyTorch 框架，具备深度学习模型训练与推理经验；了解对抗攻击与防御方法，关注大模型安全与优化方向；
计算机网络：熟悉计算机网络原理，如TCP/IP、OSI等分层模型，HTTP/HTTPS、TCP、UDP、DNS等网络协议。
框架：熟悉Spring，SpringBoot，SpringCloud，Mybatis，Mybatis-plus等框架；
数据库：熟悉基本的 SQL 编写与优化;清楚 MySQL 系统框架、存储引擎、索引、事务、MVCC 和锁机制;
缓存：了解Redis常用数据结构，理解缓存穿透、雪崩、击穿等问题、并能根据需求指定过期策略和内存淘汰机制；
大数据：熟悉大数据相关技术，如Hadoop、Spark、Hive等，了解大数据平台架构和数据处理流程
消息队列：熟悉Kafka消息中间件，了解消息模型，消息持久化和工作模式，ACK消息确认机制；
服务器：熟悉Linux的操作命令和Docker的使用，熟悉Python/Shell等脚本语言；
大模型：掌握 PyTorch 框架，具备深度学习模型训练与推理经验；了解对抗攻击与防御方法，关注大模型安全与优化方向；
计算机网络：熟悉计算机网络原理，如TCP/IP、OSI等分层模型，HTTP/HTTPS、TCP、UDP、DNS等网络协议。
项目经验
项目内容：
负责重保期间安全事件的研判与应急处置，分析安全产品及设备的告警信息，判断攻击行为与影响范围，并提出处置建议；
基于日志数据与异常行为模型开展二次分析，持续优化检测规则与响应策略，输出安全事件分析报告及整改建议；
项目成果：建立告警分级与二次分析机制，有效降低误报率 30%+；成功发现并处置多起潜在入侵事件，将平均响应时间缩短约 40%；
提交多份安全分析与防护报告，推动规则优化，保障业务系统持续稳定运行；
项目经历
智能订单处理平台 Java后端开发
技术栈：Java 、Spring Boot、Nacos、MyBatis-Plus、Kafka、Redis、MySQL；
项目介绍：在学习分布式系统与高并发架构的过程中，基于 Spring Boot 搭建的电商订单处理平台，涵盖订单、支付、库存、物流等核心流程，重点训练了高并发处理、缓存优化和分布式一致性等技术。
个人职责 & 技术实现：
高并发处理：负责下单与支付链路的异步化设计，基于 Kafka 实现流量削峰，支持每秒 5 万+并发请求，系统吞吐量提升约 3 倍；
缓存优化：主导 Redis 热点数据缓存与布隆过滤器设计，减少无效请求命中数据库，数据库 QPS 降低 60%+；
库存一致性：设计并实现基于 Redisson 的分布式锁机制，保障并发场景下库存扣减的正确性，避免超卖问题；
缓存一致性策略：基于 Cache-Aside 模式维护订单与库存数据一致性，并结合双重检查锁避免缓存击穿，系统稳定性提升；
消息幂等：通过 Redis 校验唯一订单 ID，保证消息消费幂等性，避免重复扣款/发货，交易成功率提升至 99.9%；
流量治理：引入 Sentinel 实现限流与熔断，突发流量下系统可用性维持在 99.95%，保障核心链路稳定运行。
项目成果：
通过压力测试，系统整体吞吐量较基础实现提升约 3 倍，订单处理时延降低约 40%；
在模拟高并发场景下，能够稳定支撑百万级请求的并发压力测试；
对高并发订单处理的核心技术点（缓存一致性、分布式锁、消息幂等、流量限流）有了系统性理解。
负责重保期间安全事件的研判与应急处置，分析安全产品及设备的告警信息，判断攻击行为与影响范围，并提出处置建议；
基于日志数据与异常行为模型开展二次分析，持续优化检测规则与响应策略，输出安全事件分析报告及整改建议；
项目成果：建立告警分级与二次分析机制，有效降低误报率 30%+；成功发现并处置多起潜在入侵事件，将平均响应时间缩短约 40%；
提交多份安全分析与防护报告，推动规则优化，保障业务系统持续稳定运行；
项目经历
智能订单处理平台 Java后端开发
技术栈：Java 、Spring Boot、Nacos、MyBatis-Plus、Kafka、Redis、MySQL；
项目介绍：在学习分布式系统与高并发架构的过程中，基于 Spring Boot 搭建的电商订单处理平台，涵盖订单、支付、库存、物流等核心流程，重点训练了高并发处理、缓存优化和分布式一致性等技术。
个人职责 & 技术实现：
高并发处理：负责下单与支付链路的异步化设计，基于 Kafka 实现流量削峰，支持每秒 5 万+并发请求，系统吞吐量提升约 3 倍；
缓存优化：主导 Redis 热点数据缓存与布隆过滤器设计，减少无效请求命中数据库，数据库 QPS 降低 60%+；
库存一致性：设计并实现基于 Redisson 的分布式锁机制，保障并发场景下库存扣减的正确性，避免超卖问题；
缓存一致性策略：基于 Cache-Aside 模式维护订单与库存数据一致性，并结合双重检查锁避免缓存击穿，系统稳定性提升；
消息幂等：通过 Redis 校验唯一订单 ID，保证消息消费幂等性，避免重复扣款/发货，交易成功率提升至 99.9%；
流量治理：引入 Sentinel 实现限流与熔断，突发流量下系统可用性维持在 99.95%，保障核心链路稳定运行。
项目成果：
通过压力测试，系统整体吞吐量较基础实现提升约 3 倍，订单处理时延降低约 40%；
在模拟高并发场景下，能够稳定支撑百万级请求的并发压力测试；
对高并发订单处理的核心技术点（缓存一致性、分布式锁、消息幂等、流量限流）有了系统性理解。
小博
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技术能力
Java：掌握Java语法，集合，反射，线程池等基础语法和框架；
框架：熟悉Spring，SpringBoot，SpringCloud，Mybatis，Mybatis-plus等框架；
数据库：熟悉基本的 SQL 编写与优化;清楚 MySQL 系统框架、存储引擎、索引、事务、MVCC 和锁机制;
缓存：了解Redis常用数据结构，理解缓存穿透、雪崩、击穿等问题、并能根据需求指定过期策略和内存淘汰机制；
大数据：熟悉大数据相关技术，如Hadoop、Spark、Hive等，了解大数据平台架构和数据处理流程
消息队列：熟悉Kafka消息中间件，了解消息模型，消息持久化和工作模式，ACK消息确认机制；
服务器：熟悉Linux的操作命令和Docker的使用，熟悉Python/Shell等脚本语言；
大模型：掌握 PyTorch 框架，具备深度学习模型训练与推理经验；了解对抗攻击与防御方法，关注大模型安全与优化方向；
计算机网络：熟悉计算机网络原理，如TCP/IP、OSI等分层模型，HTTP/HTTPS、TCP、UDP、DNS等网络协议。
框架：熟悉Spring，SpringBoot，SpringCloud，Mybatis，Mybatis-plus等框架；
数据库：熟悉基本的 SQL 编写与优化;清楚 MySQL 系统框架、存储引擎、索引、事务、MVCC 和锁机制;
缓存：了解Redis常用数据结构，理解缓存穿透、雪崩、击穿等问题、并能根据需求指定过期策略和内存淘汰机制；
大数据：熟悉大数据相关技术，如Hadoop、Spark、Hive等，了解大数据平台架构和数据处理流程
消息队列：熟悉Kafka消息中间件，了解消息模型，消息持久化和工作模式，ACK消息确认机制；
服务器：熟悉Linux的操作命令和Docker的使用，熟悉Python/Shell等脚本语言；
大模型：掌握 PyTorch 框架，具备深度学习模型训练与推理经验；了解对抗攻击与防御方法，关注大模型安全与优化方向；
计算机网络：熟悉计算机网络原理，如TCP/IP、OSI等分层模型，HTTP/HTTPS、TCP、UDP、DNS等网络协议。
项目经验
项目内容：
负责重保期间安全事件的研判与应急处置，分析安全产品及设备的告警信息，判断攻击行为与影响范围，并提出处置建议；
基于日志数据与异常行为模型开展二次分析，持续优化检测规则与响应策略，输出安全事件分析报告及整改建议；
项目成果：建立告警分级与二次分析机制，有效降低误报率 30%+；成功发现并处置多起潜在入侵事件，将平均响应时间缩短约 40%；
提交多份安全分析与防护报告，推动规则优化，保障业务系统持续稳定运行；
项目经历
智能订单处理平台 Java后端开发
技术栈：Java 、Spring Boot、Nacos、MyBatis-Plus、Kafka、Redis、MySQL；
项目介绍：在学习分布式系统与高并发架构的过程中，基于 Spring Boot 搭建的电商订单处理平台，涵盖订单、支付、库存、物流等核心流程，重点训练了高并发处理、缓存优化和分布式一致性等技术。
个人职责 & 技术实现：
高并发处理：负责下单与支付链路的异步化设计，基于 Kafka 实现流量削峰，支持每秒 5 万+并发请求，系统吞吐量提升约 3 倍；
缓存优化：主导 Redis 热点数据缓存与布隆过滤器设计，减少无效请求命中数据库，数据库 QPS 降低 60%+；
库存一致性：设计并实现基于 Redisson 的分布式锁机制，保障并发场景下库存扣减的正确性，避免超卖问题；
缓存一致性策略：基于 Cache-Aside 模式维护订单与库存数据一致性，并结合双重检查锁避免缓存击穿，系统稳定性提升；
消息幂等：通过 Redis 校验唯一订单 ID，保证消息消费幂等性，避免重复扣款/发货，交易成功率提升至 99.9%；
流量治理：引入 Sentinel 实现限流与熔断，突发流量下系统可用性维持在 99.95%，保障核心链路稳定运行。
项目成果：
通过压力测试，系统整体吞吐量较基础实现提升约 3 倍，订单处理时延降低约 40%；
在模拟高并发场景下，能够稳定支撑百万级请求的并发压力测试；
对高并发订单处理的核心技术点（缓存一致性、分布式锁、消息幂等、流量限流）有了系统性理解。
负责重保期间安全事件的研判与应急处置，分析安全产品及设备的告警信息，判断攻击行为与影响范围，并提出处置建议；
基于日志数据与异常行为模型开展二次分析，持续优化检测规则与响应策略，输出安全事件分析报告及整改建议；
项目成果：建立告警分级与二次分析机制，有效降低误报率 30%+；成功发现并处置多起潜在入侵事件，将平均响应时间缩短约 40%；
提交多份安全分析与防护报告，推动规则优化，保障业务系统持续稳定运行；
项目经历
智能订单处理平台 Java后端开发
技术栈：Java 、Spring Boot、Nacos、MyBatis-Plus、Kafka、Redis、MySQL；
项目介绍：在学习分布式系统与高并发架构的过程中，基于 Spring Boot 搭建的电商订单处理平台，涵盖订单、支付、库存、物流等核心流程，重点训练了高并发处理、缓存优化和分布式一致性等技术。
个人职责 & 技术实现：
高并发处理：负责下单与支付链路的异步化设计，基于 Kafka 实现流量削峰，支持每秒 5 万+并发请求，系统吞吐量提升约 3 倍；
缓存优化：主导 Redis 热点数据缓存与布隆过滤器设计，减少无效请求命中数据库，数据库 QPS 降低 60%+；
库存一致性：设计并实现基于 Redisson 的分布式锁机制，保障并发场景下库存扣减的正确性，避免超卖问题；
缓存一致性策略：基于 Cache-Aside 模式维护订单与库存数据一致性，并结合双重检查锁避免缓存击穿，系统稳定性提升；
消息幂等：通过 Redis 校验唯一订单 ID，保证消息消费幂等性，避免重复扣款/发货，交易成功率提升至 99.9%；
流量治理：引入 Sentinel 实现限流与熔断，突发流量下系统可用性维持在 99.95%，保障核心链路稳定运行。
项目成果：
通过压力测试，系统整体吞吐量较基础实现提升约 3 倍，订单处理时延降低约 40%；
在模拟高并发场景下，能够稳定支撑百万级请求的并发压力测试；
对高并发订单处理的核心技术点（缓存一致性、分布式锁、消息幂等、流量限流）有了系统性理解。
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