架构设计能力(15年经验):
精通Spring Cloud微服务架构,主导过5次大型系统架构升级
设计过千万级用户的高并发系统,熟悉Redis集群、MQ消息队列等分布式组件
独创"多会话态机制"解决SaaS系统分布式会话难题
擅长分库分表设计,实施过Sharding-JDBC分表方案
高并发实战经验:
处理过亿级订单系统,解决过双11级别的流量洪峰
设计过卡券预分配机制,彻底解决营销系统超发问题
开发支持分时发奖的抽奖算法,日均处理百万级抽奖请求
云原生技术栈:
腾讯云/阿里云全栈方案设计能力
基于Docker的CI/CD流水线搭建
企业级RPA自动化解决方案设计
新技术应用:
AI场景落地:成功将AI编程、图像识别应用于实际业务
数字员工产品从0到1的架构设计
电商平台自动化运营系统开发(美团/京东等平台对接)
性能优化专长:
主导过多次系统重构,最高实现2000+小时/月的效率提升
擅长SQL优化,处理过亿级数据表分区方案
设计过缓存多重降级方案,保证系统高可用
全栈技术视野:
前端:主导过全站页面自定义系统开发
后端:Java/Python双技术栈
运维:熟悉从发布到监控的全生命周期管理
1. 会员系统5.0重构(2021.07-2021.09)
技术挑战:
支撑千万级会员数据,原系统因单表数据量过大(超5000万行)导致查询性能骤降
需兼容集团化会员管理(跨商场积分、卡券互通),业务复杂度高
数据迁移需保证高可用,涉及亿级会员数据实时同步
解决方案:
采用Sharding-JDBC按集团ID分库分表,查询性能提升10倍
设计多级缓存策略(Redis + 本地缓存),会员信息读取耗时<50ms
自研数据迁移工具,实现TB级数据平滑迁移,0业务中断
重构微服务接口,引入重载+熔断机制,系统可用性达99.99%
2. 数字员工控制台(2023.08-至今)
技术挑战:
需对接京东/美团/饿了么等10+电商平台,接口差异大
RPA任务调度需高可靠,避免漏单/重复执行
解决方案:
基于Python+影刀RPA搭建自动化引擎,支持动态脚本加载
设计任务编排中心,可视化配置自动化流程
采用Kafka+Redis实现任务状态实时监控
结合AI图片识别,自动处理平台审核异常
角色 | 职位 |
负责人 | 架构师 |
队员 | 产品经理 |
队员 | UI设计师 |
队员 | 安卓工程师 |
队员 | 前端工程师 |
队员 | 后端工程师 |
随着O2O电商平台的快速发展,快消品品牌商对精准广告投放的需求日益增长。然而,由于不同平台(如美团、饿了么、京东到家、淘宝买菜、多点等)的广告投放系统独立运行,代运营公司面临以下挑战: 多平台管理复杂:需登录不同后台操作,效率低下。 投放策略难统一:各平台竞价逻辑、数据格式不
行业背景: 随着商业地产数字化转型加速,传统购物中心面临客流分散、会员粘性低、营销效率不足等挑战。如何通过数字化手段整合线下商业资源,提升会员活跃度与消费转化,成为商业运营的核心需求。 业务痛点: 会员体系割裂:各商户独立运营会员,缺乏商圈级统一会员体系,数据无法互通。