2359
JAVA开发工程师、大数据开发工程师
博彦科技有限公司 · 4年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
南京 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
作为全栈Java后端开发与大数据工程师，我深耕Java技术栈4年，具备扎实的JVM原理、多线程并发编程及性能调优经验。熟练掌握Spring Boot/Cloud微服务架构，熟悉Dubbo、Zookeeper等分布式框架，擅长高并发场景下的系统设计，曾主导开发过日活百万级的电商平台后端系统。
在大数据领域，专注于Flink实时计算生态，具有Flink SQL/DataStream API的实战经验，包括窗口计算、状态管理、Exactly-Once语义实现等。熟悉Kafka、Pulsar等消息中间件与Flink的整合，主导过实时风控、流量分析等场景的流处理项目。对Hadoop、Hive、Spark等离线计算框架也有项目经验，处理过超过日均百亿数据的相关需求开发。
技术栈全景：
语言：Java（主力）、Scala（Spark/Flink开发）、Python（数据分析）
后端：Spring全家桶、MyBatis、Redis、RabbitMQ、Nginx
大数据：Flink（CEP/StateBackend）、Kafka、HBase、ClickHouse
数据库：MySQL（分库分表）、PostgreSQL、MongoDB
运维：Docker、Kubernetes、Prometheus监控体系
持续关注云原生与实时数仓技术演进，能够快速将新技术落地到业务场景中。
在大数据领域，专注于Flink实时计算生态，具有Flink SQL/DataStream API的实战经验，包括窗口计算、状态管理、Exactly-Once语义实现等。熟悉Kafka、Pulsar等消息中间件与Flink的整合，主导过实时风控、流量分析等场景的流处理项目。对Hadoop、Hive、Spark等离线计算框架也有项目经验，处理过超过日均百亿数据的相关需求开发。
技术栈全景：
语言：Java（主力）、Scala（Spark/Flink开发）、Python（数据分析）
后端：Spring全家桶、MyBatis、Redis、RabbitMQ、Nginx
大数据：Flink（CEP/StateBackend）、Kafka、HBase、ClickHouse
数据库：MySQL（分库分表）、PostgreSQL、MongoDB
运维：Docker、Kubernetes、Prometheus监控体系
持续关注云原生与实时数仓技术演进，能够快速将新技术落地到业务场景中。
项目经验
1. 实时风控系统（Flink + Kafka + Redis）
项目角色：核心开发
技术栈：Flink DataStream、Kafka、Redis、Java
项目描述：基于Flink构建实时风控系统，处理电商平台交易数据，识别欺诈行为（如刷单、盗刷）。
核心贡献：
使用Flink实现毫秒级事件处理，通过CEP规则引擎检测异常交易模式（如高频下单、短时异地登录）。
设计Redis+本地状态的二级缓存方案，降低风控规则计算的延迟，QPS提升40%。
实现Exactly-Once语义，确保Kafka到Flink的数据一致性，故障恢复后无重复处理。
成果：系统上线后，欺诈订单识别率提升至95%，日均拦截风险交易超10万笔。
2. 电商平台微服务重构（Spring Cloud）
项目角色：后端负责人
技术栈：Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MySQL、Elasticsearch
项目描述：将单体架构拆分为微服务，支撑日均百万级订单。
核心贡献：
基于Spring Cloud Gateway统一鉴权，OAuth2+JWT实现多租户隔离。
使用Seata解决分布式事务问题，保证订单-库存-支付的数据一致性。
通过Elasticsearch重构商品搜索模块，响应时间从2s降至200ms。
成果：系统吞吐量提升3倍，故障率下降80%。
3. 实时数据仓库（Flink + HBase + ClickHouse）
项目角色：大数据开发
技术栈：Flink SQL、HBase、ClickHouse、Kafka
项目描述：搭建实时数仓，替代原T+1离线报表，支持运营实时决策。
核心贡献：
使用Flink SQL实现多流Join（用户行为+订单数据），实时计算GMV、UV等指标。
设计HBase存储用户画像，ClickHouse存储聚合结果，查询性能提升10倍。
优化Checkpoint配置，使Flink作业在高峰期稳定运行，Checkpoint成功率99.9%。
成果：数据延迟从小时级降至秒级，日均处理数据量10TB+。
项目角色：核心开发
技术栈：Flink DataStream、Kafka、Redis、Java
项目描述：基于Flink构建实时风控系统，处理电商平台交易数据，识别欺诈行为（如刷单、盗刷）。
核心贡献：
使用Flink实现毫秒级事件处理，通过CEP规则引擎检测异常交易模式（如高频下单、短时异地登录）。
设计Redis+本地状态的二级缓存方案，降低风控规则计算的延迟，QPS提升40%。
实现Exactly-Once语义，确保Kafka到Flink的数据一致性，故障恢复后无重复处理。
成果：系统上线后，欺诈订单识别率提升至95%，日均拦截风险交易超10万笔。
2. 电商平台微服务重构（Spring Cloud）
项目角色：后端负责人
技术栈：Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MySQL、Elasticsearch
项目描述：将单体架构拆分为微服务，支撑日均百万级订单。
核心贡献：
基于Spring Cloud Gateway统一鉴权，OAuth2+JWT实现多租户隔离。
使用Seata解决分布式事务问题，保证订单-库存-支付的数据一致性。
通过Elasticsearch重构商品搜索模块，响应时间从2s降至200ms。
成果：系统吞吐量提升3倍，故障率下降80%。
3. 实时数据仓库（Flink + HBase + ClickHouse）
项目角色：大数据开发
技术栈：Flink SQL、HBase、ClickHouse、Kafka
项目描述：搭建实时数仓，替代原T+1离线报表，支持运营实时决策。
核心贡献：
使用Flink SQL实现多流Join（用户行为+订单数据），实时计算GMV、UV等指标。
设计HBase存储用户画像，ClickHouse存储聚合结果，查询性能提升10倍。
优化Checkpoint配置，使Flink作业在高峰期稳定运行，Checkpoint成功率99.9%。
成果：数据延迟从小时级降至秒级，日均处理数据量10TB+。
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JAVA开发工程师、大数据开发工程师 · 4年经验 · 博彦科技有限公司
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技术能力
作为全栈Java后端开发与大数据工程师，我深耕Java技术栈4年，具备扎实的JVM原理、多线程并发编程及性能调优经验。熟练掌握Spring Boot/Cloud微服务架构，熟悉Dubbo、Zookeeper等分布式框架，擅长高并发场景下的系统设计，曾主导开发过日活百万级的电商平台后端系统。
在大数据领域，专注于Flink实时计算生态，具有Flink SQL/DataStream API的实战经验，包括窗口计算、状态管理、Exactly-Once语义实现等。熟悉Kafka、Pulsar等消息中间件与Flink的整合，主导过实时风控、流量分析等场景的流处理项目。对Hadoop、Hive、Spark等离线计算框架也有项目经验，处理过超过日均百亿数据的相关需求开发。
技术栈全景：
语言：Java（主力）、Scala（Spark/Flink开发）、Python（数据分析）
后端：Spring全家桶、MyBatis、Redis、RabbitMQ、Nginx
大数据：Flink（CEP/StateBackend）、Kafka、HBase、ClickHouse
数据库：MySQL（分库分表）、PostgreSQL、MongoDB
运维：Docker、Kubernetes、Prometheus监控体系
持续关注云原生与实时数仓技术演进，能够快速将新技术落地到业务场景中。
在大数据领域，专注于Flink实时计算生态，具有Flink SQL/DataStream API的实战经验，包括窗口计算、状态管理、Exactly-Once语义实现等。熟悉Kafka、Pulsar等消息中间件与Flink的整合，主导过实时风控、流量分析等场景的流处理项目。对Hadoop、Hive、Spark等离线计算框架也有项目经验，处理过超过日均百亿数据的相关需求开发。
技术栈全景：
语言：Java（主力）、Scala（Spark/Flink开发）、Python（数据分析）
后端：Spring全家桶、MyBatis、Redis、RabbitMQ、Nginx
大数据：Flink（CEP/StateBackend）、Kafka、HBase、ClickHouse
数据库：MySQL（分库分表）、PostgreSQL、MongoDB
运维：Docker、Kubernetes、Prometheus监控体系
持续关注云原生与实时数仓技术演进，能够快速将新技术落地到业务场景中。
项目经验
1. 实时风控系统（Flink + Kafka + Redis）
项目角色：核心开发
技术栈：Flink DataStream、Kafka、Redis、Java
项目描述：基于Flink构建实时风控系统，处理电商平台交易数据，识别欺诈行为（如刷单、盗刷）。
核心贡献：
使用Flink实现毫秒级事件处理，通过CEP规则引擎检测异常交易模式（如高频下单、短时异地登录）。
设计Redis+本地状态的二级缓存方案，降低风控规则计算的延迟，QPS提升40%。
实现Exactly-Once语义，确保Kafka到Flink的数据一致性，故障恢复后无重复处理。
成果：系统上线后，欺诈订单识别率提升至95%，日均拦截风险交易超10万笔。
2. 电商平台微服务重构（Spring Cloud）
项目角色：后端负责人
技术栈：Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MySQL、Elasticsearch
项目描述：将单体架构拆分为微服务，支撑日均百万级订单。
核心贡献：
基于Spring Cloud Gateway统一鉴权，OAuth2+JWT实现多租户隔离。
使用Seata解决分布式事务问题，保证订单-库存-支付的数据一致性。
通过Elasticsearch重构商品搜索模块，响应时间从2s降至200ms。
成果：系统吞吐量提升3倍，故障率下降80%。
3. 实时数据仓库（Flink + HBase + ClickHouse）
项目角色：大数据开发
技术栈：Flink SQL、HBase、ClickHouse、Kafka
项目描述：搭建实时数仓，替代原T+1离线报表，支持运营实时决策。
核心贡献：
使用Flink SQL实现多流Join（用户行为+订单数据），实时计算GMV、UV等指标。
设计HBase存储用户画像，ClickHouse存储聚合结果，查询性能提升10倍。
优化Checkpoint配置，使Flink作业在高峰期稳定运行，Checkpoint成功率99.9%。
成果：数据延迟从小时级降至秒级，日均处理数据量10TB+。
项目角色：核心开发
技术栈：Flink DataStream、Kafka、Redis、Java
项目描述：基于Flink构建实时风控系统，处理电商平台交易数据，识别欺诈行为（如刷单、盗刷）。
核心贡献：
使用Flink实现毫秒级事件处理，通过CEP规则引擎检测异常交易模式（如高频下单、短时异地登录）。
设计Redis+本地状态的二级缓存方案，降低风控规则计算的延迟，QPS提升40%。
实现Exactly-Once语义，确保Kafka到Flink的数据一致性，故障恢复后无重复处理。
成果：系统上线后，欺诈订单识别率提升至95%，日均拦截风险交易超10万笔。
2. 电商平台微服务重构（Spring Cloud）
项目角色：后端负责人
技术栈：Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MySQL、Elasticsearch
项目描述：将单体架构拆分为微服务，支撑日均百万级订单。
核心贡献：
基于Spring Cloud Gateway统一鉴权，OAuth2+JWT实现多租户隔离。
使用Seata解决分布式事务问题，保证订单-库存-支付的数据一致性。
通过Elasticsearch重构商品搜索模块，响应时间从2s降至200ms。
成果：系统吞吐量提升3倍，故障率下降80%。
3. 实时数据仓库（Flink + HBase + ClickHouse）
项目角色：大数据开发
技术栈：Flink SQL、HBase、ClickHouse、Kafka
项目描述：搭建实时数仓，替代原T+1离线报表，支持运营实时决策。
核心贡献：
使用Flink SQL实现多流Join（用户行为+订单数据），实时计算GMV、UV等指标。
设计HBase存储用户画像，ClickHouse存储聚合结果，查询性能提升10倍。
优化Checkpoint配置，使Flink作业在高峰期稳定运行，Checkpoint成功率99.9%。
成果：数据延迟从小时级降至秒级，日均处理数据量10TB+。
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