猿急送>

深圳Go兼职程序员

ID：395115

贺志宏🇨🇳

高级后端开发工程师

公司信息：
腾讯

工作经验：
9年

兼职日薪：
2000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
深圳
南山

技术能力

职业概要
15年后端研发管理经验，曾任腾讯高级后端开发工程师9年。
掌握大型分布式微服务系统（10亿+用户）、金融后端系统和大数据平台（万亿级PB级数据）开发技术。
理解深度学习算法原理，擅长端侧大模型部署，有图像与人脸AI算法相关项目经验。
阅读过Linux内核网络协议栈代码，掌握Linux内核底层原理与性能优化。

技术栈
编程语言: c/c++, java, go, python, react
开发框架: go zero, gin, springboot, taf（腾讯自研c++微服务框架）
数据组件: mysql, redis, hdfs, ceph, hbase, elasticsearch, kafka, s2graph, spark
容器组件: docker, kubernetes
算法与AI: transformer, llama.cpp, qwen(千问大模型), yolo, dino, retinaface, arcface/adaface, clip, siglip2
全栈：1个人用业余时间基于go+react+minio从0到1完成了对象存储云平台的开发，https://console.7caiyun.com/
Linux内核代码研究: 内存管理, 协议栈收包发包过程, TCP协议, 路由表, Netfilter防火墙

项目经验

【远程全栈代表项目】
安国市宸圣网络科技有限公司 | Go后端+React前端 | 深圳 | 2025.06-2026.03 | 远程全栈开发
背景：七彩云网盘已积累数十万用户，但系统架构老旧，性能低，存在单点问题，不支持S3协议无法对应用开发者提供服务。
任务：从技术上帮客户分析老系统存在的问题，提出能支撑未来数十年的新系统架构方案，并1个人完成整个系统的全部开发。
行动：搭建MinIO存储集群，用OpenResty-lua实现cors/防盗链等安全设置，用go-zero和React实现控制台系统，用prometheus和grafana实现监控，用loki和Promtail实现后端日志管理。
结果：支持平行扩容，无单点问题，支持S3协议，支持应用开发者，轻松承载原来的数十万用户。
技术：MinIO、go zero、react、MySQL、Redis、OpenResty、prometheus、grafana、loki、promtail。
链接：https://console.7caiyun.com/

【AI技术代表项目】
象映技术（深圳）有限公司 | 高级后台开发工程师 | 深圳 | 2025.07-2026.03
背景：AI技术发展日新月异，但市面上并没有好用的AI智能照片管理软件，于是我们准备开发一款，来填补市场的空白。
任务：开发工作整体分为后端、大模型部署、AI算法、图片元数据、客户端、移动端六部分，我负责后端和大模型部署。
行动：用go+kubernetes搭建分布式后台系统，用llama.cpp+QWen2.5-VL搭建Mac端侧大模型（C++函数调用推理而非本地http调用推理），用go+react+exiftool+yolo+dino搭建照片素材元数据管理系统，用go+react+retinaface+adaface+clip+siglip2搭建人脸照片标注系统，完成2000个人10万张照片60万张人脸数据的标注。
结果：人脸标注数据帮助算法同学将人脸聚类算法准确率提升至99.6%，达到行业领先水平，函数调用方式进行大模型推理可更细粒度控制大模型，照片元数据管理将大家获取照片的方式提升10+倍，分布式后台系统帮助产品成功发布上线。
技术：go、kubernetes、react、C++、llama.cpp、QWen2.5-VL、yolo、dino、retinaface、arcface、adaface、clip、siglip2等。
链接：https://imagecho.ai/

【亿级用户量代表项目】
腾讯科技 | 桌面安全产品部 | C++/Go后端开发 | 深圳 | 2014.12-2020.09
职责：负责电脑管家账号后端业务：接入/推送、心跳/在线、等级/任务/积分、签到、营销活动、OpenID改造等。
背景：QQ号大小逼近42亿（32位上限），原积分等级系统以共享内存大数组方式存储数据，不支持64位QQ，不支持平行扩容。
任务：带领3人团队重构积分等级系统，实现10亿用户数据无感知迁移。
行动：采用微服务架构，使用自研KV缓存DCache存储数据（落DB），设计双写+分段灰度迁移方案，开发数据对账与同步工具。
结果：支持64位QQ号，内存消耗从384G降至160G（节省58%），容器部署支持自动扩容缩容，
技术：C++、TAF、腾讯自研DCache（类似Redis）、MySQL、微服务、容器。

【PB级大数据代表项目】
腾讯科技 | 桌面安全产品部 | C++/Go后端开发 | 深圳 | 2014.12-2020.09
【项目1】亿级样本实时相似性搜索系统（2018年）。
背景：病毒样本有55维特征（段大小/位置等），32台机器在4亿样本中暴力查询最相似1000个样本耗时9分钟，无法满足实时要求。
任务：主导设计并实现10亿级样本*55维特征的实时相似搜索系统，Top-1000结果返回时间<1s。
行动：提出SimHash+Faiss检索架构，每小时训练增量模型，每月训练存量模型，构建分布式查询系统。
结果：实现Top-1000的毫秒级查询（CPU-198ms，GPU-7ms），服务器从32台减少到16台（节省50%）。
技术：SimHash、Faiss、TAF、MySQL、CEPH。
【项目2】安全时序数据库（2018-2019年）。
背景：Gartner调查显示APT平均潜伏期为229天，传统日志存储方案无法支持1亿终端全年日志（13万亿5PB）的存储和实时查询。
任务：主导搭建支持5PB级日志数据的时序数据库，支持按guid（用户电脑ID）+时间范围查询（<1s）日志，支持日志过期淘汰。
行动：