童古林
后端开发工程师
华为 · 11年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
广州 番禺
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
·编程语言及基础：
Java 核心知识（面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO 流等）
SQL 语言
可选：JavaScript
·开发框架
Spring 框架（Spring Core、Spring MVC、Spring Boot）
可选：Spring Cloud（服务注册与发现、服务调用、负载均衡、熔断限流等）
MyBatis 或 Hibernate
可选：Dubbo
·数据库相关
关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server 等）
非关系型数据库（Redis、MongoDB 等）
数据库设计与优化
服务器与部署
Linux 操作系统
服务器软件（Tomcat、Nginx 等）
Docker 容器化技术
可选：Kubernetes 容器编排
·系统设计与架构
微服务架构设计
分布式系统设计
缓存设计
消息队列使用（Kafka、RabbitMQ 等）
·工具与其他
版本控制工具（Git）
项目构建工具（Maven、Gradle）
代码调试与测试工具（JUnit、Mockito 等）
性能分析工具（VisualVM、Arthas 等）
设计模式
算法与数据结构
Java 核心知识（面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO 流等）
SQL 语言
可选：JavaScript
·开发框架
Spring 框架（Spring Core、Spring MVC、Spring Boot）
可选：Spring Cloud（服务注册与发现、服务调用、负载均衡、熔断限流等）
MyBatis 或 Hibernate
可选：Dubbo
·数据库相关
关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server 等）
非关系型数据库（Redis、MongoDB 等）
数据库设计与优化
服务器与部署
Linux 操作系统
服务器软件（Tomcat、Nginx 等）
Docker 容器化技术
可选：Kubernetes 容器编排
·系统设计与架构
微服务架构设计
分布式系统设计
缓存设计
消息队列使用（Kafka、RabbitMQ 等）
·工具与其他
版本控制工具（Git）
项目构建工具（Maven、Gradle）
代码调试与测试工具（JUnit、Mockito 等）
性能分析工具（VisualVM、Arthas 等）
设计模式
算法与数据结构
项目经验
智能风控是高性能、高可用的分布式微服务架构系统，核心模块包括：在线系统（指标计算、黑白名单、规则引擎等)、离线系统（离线特征工程、离线画像、模型分析等）、离线数据（各类事件数据、日志数据、设备数据、账户数据等）、运营中心(审计日志、人工审核、实时大盘、报表系统等），具有决策准（已知黑样本准确率≥97%）、响应快（平均响应时延≤100ms）、算力强（5000W用户、180天数据，交易5000TPS）的特点，它作为电子钱包的一个子系统，为钱包的信用贷款、支付等核心功能提供反欺诈能力，目前已经上线多个局点。
● 涉及技术栈：
1.使用华为自研的微服务框架(service-comb)搭建项目
2. 自研数据库(gaussDB)和mybatis作为持久层
3. redis作为缓存中间件，提高系统的查询效率
4. es作全文搜索引擎，存储海量请求事件，承接数据的同时，对接grafana作为请求事件的看板查询
5. apollo作为平台的配置管理中心，对平台的微服务进行配置管理
6. kafka作为数据总线，承载海量的实时事件数据
7. 定时任务负责将离线分析数据进行导入
8. 利用K8s+docker对服务进行集成和部署
●责任描述：
1. 参与系统业务设计与分析，对问题单进行回溯追踪，对需求进行评审、设计，重构部分老旧代码，排查线上问题。
2. 独立设计开发审计日志模块：记录用户操作，以便对操作溯源，实现原理：AOP、自定义注解
3. 独立设计开发定时导入导出任务： 导出es事件数据，通过算法脚本分析数据特征，对用户进行画像再导入到数据库，实现原理：Spring定时任务、失败重试机制、多线程
4.深度参与开发指标统计模块：根据事件时间进行分槽位统计，支持90天内事件详情查询及180天的数据进行统计分析 ，技术难点：redis大key、高并发
5.深度参与开发实时决策请求模块：对接收到的请求进行快速响应，返回平台的决策结果。功能亮点：分级机制、规则预热
6.优化微服务治理和线程池配置参数
7.优化es使用：分片配置、索引创建、路由键等
8.优化redis的集群部署、数据结构及备份机制配置
● 涉及技术栈：
1.使用华为自研的微服务框架(service-comb)搭建项目
2. 自研数据库(gaussDB)和mybatis作为持久层
3. redis作为缓存中间件，提高系统的查询效率
4. es作全文搜索引擎，存储海量请求事件，承接数据的同时，对接grafana作为请求事件的看板查询
5. apollo作为平台的配置管理中心，对平台的微服务进行配置管理
6. kafka作为数据总线，承载海量的实时事件数据
7. 定时任务负责将离线分析数据进行导入
8. 利用K8s+docker对服务进行集成和部署
●责任描述：
1. 参与系统业务设计与分析，对问题单进行回溯追踪，对需求进行评审、设计，重构部分老旧代码，排查线上问题。
2. 独立设计开发审计日志模块：记录用户操作，以便对操作溯源，实现原理：AOP、自定义注解
3. 独立设计开发定时导入导出任务： 导出es事件数据，通过算法脚本分析数据特征，对用户进行画像再导入到数据库，实现原理：Spring定时任务、失败重试机制、多线程
4.深度参与开发指标统计模块：根据事件时间进行分槽位统计，支持90天内事件详情查询及180天的数据进行统计分析 ，技术难点：redis大key、高并发
5.深度参与开发实时决策请求模块：对接收到的请求进行快速响应，返回平台的决策结果。功能亮点：分级机制、规则预热
6.优化微服务治理和线程池配置参数
7.优化es使用：分片配置、索引创建、路由键等
8.优化redis的集群部署、数据结构及备份机制配置
童古林
后端开发工程师 · 11年经验 · 华为
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技术能力
·编程语言及基础：
Java 核心知识（面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO 流等）
SQL 语言
可选：JavaScript
·开发框架
Spring 框架（Spring Core、Spring MVC、Spring Boot）
可选：Spring Cloud（服务注册与发现、服务调用、负载均衡、熔断限流等）
MyBatis 或 Hibernate
可选：Dubbo
·数据库相关
关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server 等）
非关系型数据库（Redis、MongoDB 等）
数据库设计与优化
服务器与部署
Linux 操作系统
服务器软件（Tomcat、Nginx 等）
Docker 容器化技术
可选：Kubernetes 容器编排
·系统设计与架构
微服务架构设计
分布式系统设计
缓存设计
消息队列使用（Kafka、RabbitMQ 等）
·工具与其他
版本控制工具（Git）
项目构建工具（Maven、Gradle）
代码调试与测试工具（JUnit、Mockito 等）
性能分析工具（VisualVM、Arthas 等）
设计模式
算法与数据结构
Java 核心知识（面向对象、集合框架、异常处理、多线程、IO 流等）
SQL 语言
可选：JavaScript
·开发框架
Spring 框架（Spring Core、Spring MVC、Spring Boot）
可选：Spring Cloud（服务注册与发现、服务调用、负载均衡、熔断限流等）
MyBatis 或 Hibernate
可选：Dubbo
·数据库相关
关系型数据库（MySQL、Oracle、SQL Server 等）
非关系型数据库（Redis、MongoDB 等）
数据库设计与优化
服务器与部署
Linux 操作系统
服务器软件（Tomcat、Nginx 等）
Docker 容器化技术
可选：Kubernetes 容器编排
·系统设计与架构
微服务架构设计
分布式系统设计
缓存设计
消息队列使用（Kafka、RabbitMQ 等）
·工具与其他
版本控制工具（Git）
项目构建工具（Maven、Gradle）
代码调试与测试工具（JUnit、Mockito 等）
性能分析工具（VisualVM、Arthas 等）
设计模式
算法与数据结构
项目经验
智能风控是高性能、高可用的分布式微服务架构系统，核心模块包括：在线系统（指标计算、黑白名单、规则引擎等)、离线系统（离线特征工程、离线画像、模型分析等）、离线数据（各类事件数据、日志数据、设备数据、账户数据等）、运营中心(审计日志、人工审核、实时大盘、报表系统等），具有决策准（已知黑样本准确率≥97%）、响应快（平均响应时延≤100ms）、算力强（5000W用户、180天数据，交易5000TPS）的特点，它作为电子钱包的一个子系统，为钱包的信用贷款、支付等核心功能提供反欺诈能力，目前已经上线多个局点。
● 涉及技术栈：
1.使用华为自研的微服务框架(service-comb)搭建项目
2. 自研数据库(gaussDB)和mybatis作为持久层
3. redis作为缓存中间件，提高系统的查询效率
4. es作全文搜索引擎，存储海量请求事件，承接数据的同时，对接grafana作为请求事件的看板查询
5. apollo作为平台的配置管理中心，对平台的微服务进行配置管理
6. kafka作为数据总线，承载海量的实时事件数据
7. 定时任务负责将离线分析数据进行导入
8. 利用K8s+docker对服务进行集成和部署
●责任描述：
1. 参与系统业务设计与分析，对问题单进行回溯追踪，对需求进行评审、设计，重构部分老旧代码，排查线上问题。
2. 独立设计开发审计日志模块：记录用户操作，以便对操作溯源，实现原理：AOP、自定义注解
3. 独立设计开发定时导入导出任务： 导出es事件数据，通过算法脚本分析数据特征，对用户进行画像再导入到数据库，实现原理：Spring定时任务、失败重试机制、多线程
4.深度参与开发指标统计模块：根据事件时间进行分槽位统计，支持90天内事件详情查询及180天的数据进行统计分析 ，技术难点：redis大key、高并发
5.深度参与开发实时决策请求模块：对接收到的请求进行快速响应，返回平台的决策结果。功能亮点：分级机制、规则预热
6.优化微服务治理和线程池配置参数
7.优化es使用：分片配置、索引创建、路由键等
8.优化redis的集群部署、数据结构及备份机制配置
● 涉及技术栈：
1.使用华为自研的微服务框架(service-comb)搭建项目
2. 自研数据库(gaussDB)和mybatis作为持久层
3. redis作为缓存中间件，提高系统的查询效率
4. es作全文搜索引擎，存储海量请求事件，承接数据的同时，对接grafana作为请求事件的看板查询
5. apollo作为平台的配置管理中心，对平台的微服务进行配置管理
6. kafka作为数据总线，承载海量的实时事件数据
7. 定时任务负责将离线分析数据进行导入
8. 利用K8s+docker对服务进行集成和部署
●责任描述：
1. 参与系统业务设计与分析，对问题单进行回溯追踪，对需求进行评审、设计，重构部分老旧代码，排查线上问题。
2. 独立设计开发审计日志模块：记录用户操作，以便对操作溯源，实现原理：AOP、自定义注解
3. 独立设计开发定时导入导出任务： 导出es事件数据，通过算法脚本分析数据特征，对用户进行画像再导入到数据库，实现原理：Spring定时任务、失败重试机制、多线程
4.深度参与开发指标统计模块：根据事件时间进行分槽位统计，支持90天内事件详情查询及180天的数据进行统计分析 ，技术难点：redis大key、高并发
5.深度参与开发实时决策请求模块：对接收到的请求进行快速响应，返回平台的决策结果。功能亮点：分级机制、规则预热
6.优化微服务治理和线程池配置参数
7.优化es使用：分片配置、索引创建、路由键等
8.优化redis的集群部署、数据结构及备份机制配置
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