1. 复杂系统架构设计
精通分布式系统架构设计,主导过日均百万PV级系统开发,熟悉微服务拆分(DDD领域驱动设计)、高可用架构(集群/负载均衡/熔断机制)
熟练使用Django/Flask/FastAPI构建RESTful API,具备OpenAPI规范设计经验,曾实现300+接口标准化开发
数据库优化专家:MySQL索引优化/PostgreSQL分区表/Redis缓存穿透解决方案,成功将千万级查询从12s优化至0.8s
2. 大数据与AI工程化
构建过PB级数据中台,精通PySpark分布式计算、Airflow任务调度、Superset可视化,实现TB级数据实时分析
AI模型部署专家:掌握TensorFlow Serving/ONNX Runtime部署方案,将CV/NLP模型推理速度提升5倍以上
熟悉Scrapy+BeautifulSoup构建分布式爬虫系统,日均采集百万级数据,反爬破解成功率超95%
3. 云原生与DevOps
阿里云/AWS认证架构师,设计过K8s多集群方案,通过Helm实现CI/CD全自动化部署,发布效率提升70%
容器化专家:Docker+Swarm/K8s集群管理经验,曾将单机服务改造成50节点弹性伸缩架构
精通Prometheus+Grafana监控体系搭建,实现API响应延迟、错误率等200+指标实时监控
4. 前沿技术融合
RPA流程自动化:UiPath/Python自动化脚本开发,为金融客户节省3000+人力小时/年
区块链开发:Hyperledger Fabric联盟链应用开发,实现供应链溯源存证
物联网开发:基于MQTT+Redis的工业设备数据采集系统,支持10万+设备并发接入
项目一:智能电商平台架构与性能优化(Web全栈)
技术栈:Django REST Framework + Vue.js + PostgreSQL + Redis + Celery + Docker
核心成果:
主导设计高并发电商系统,采用微服务架构拆分为商品中心、订单服务、支付网关等模块,JWT实现分布式鉴权,QPS提升至3000+
攻克库存超卖难题,通过Redis分布式锁+数据库乐观锁双保险机制,保障秒杀场景下数据一致性,错误率低于0.01%
设计异步任务体系:Celery处理订单邮件、物流同步等耗时操作,配合RabbitMQ实现消息持久化,任务处理效率提升8倍
引入Elasticsearch构建商品搜索引擎,支持多维度复合查询,搜索响应时间从2.3s优化至180ms
容器化部署方案:通过Docker Compose编排12个核心服务,Nginx配置动态负载均衡,服务器成本降低40%
项目二:工业级数据中台系统(大数据分析)
技术栈:PySpark + Airflow + Flask + Superset + AWS Redshift
技术突破:
构建PB级数据处理管道,开发自动化ETL工具清洗20+数据源(MySQL/MongoDB/日志文件),数据清洗效率达2TB/小时
创新设计数据血缘追踪系统,基于图数据库Neo4j实现字段级溯源,数据异常定位时间从3小时缩短至10分钟
开发预测性维护模型:XGBoost算法实现设备故障预测(F1-score 0.92),结合Flask封装为REST API供工厂系统调用
搭建BI可视化平台:Superset集成实时看板,动态呈现产线KPI,助力客户产能提升17%,备件库存降低35%
数据安全方案:列级加密+动态数据脱敏,通过等保三级认证
项目三:智能RPA流程自动化系统(AI集成)
技术栈:Python + OpenCV + Tesseract + FastAPI + RPA
创新亮点:
研发跨平台RPA引擎:支持浏览器/桌面应用自动化,图像识别定位成功率99.7%,处理速度达1500操作/分钟
融合NLP技术:BERT模型实现非结构化文档解析(发票/合同),信息提取准确率98.5%,替代人工录入
智能调度算法:基于遗传算法优化任务分配,复杂业务流程执行时间缩短42%
构建自愈系统:通过异常特征库自动识别并恢复流程中断,系统可用性达99.99%
客户案例:为银行实现信用卡审批流程自动化,处理效率提升20倍,年度人力成本节省超500万元
智能补货预测:基于历史销售数据的LSTM预测模型(准确率92%),自动生成采购计划 三维仓储可视化:WebGL开发立体仓库模型,实时显示货架状态与拣货路径 区块链溯源:Hyperledger Fabric记录原料流转信息,扫码即可查看全链路质检报告
设备异常预警:LSTM时间序列分析预测设备故障(召回率89%) 智能巡检系统:结合RFID定位生成最优巡检路径,工时节省40% 移动端控制:React Native开发医护APP,蓝牙直连设备调节参数 技术亮点: 开发边缘计算模