1.主开发语言是Java
2.熟悉Springboot、微服务架构
3.熟悉Mysql、Oracle、SQLServer、Redis、Clickhouse、Doirs、MongoDB、Elasticsearch等各类型OLTP和OLAP数据库
4.熟悉各种消息组件kafka、RabbitMQ、RockedMQ
5.熟悉Spark、Flink、Hive等大数据相关组件
6.熟悉大数据推荐类各种算法
7.擅长高并发系统架构开发
1.智能新餐厅餐饮管理系统
一套完整的餐厅管理方案,优化顾客消费体验提升顾客满意度,提升营销收益和运营效率降低运营成本,主要包括PC端的运营平台和业务平台、移动端的扫码点餐、老板报表、智能预定、智能营销、智能收银等;运营平台包括商户管理、运营报告、工具管理等;业务平台包括营业管理、会员管理、库存管理、订单管理、智能营销、外卖管理、财务管理、人事管理等;通过完整的餐饮生态链管理模式,达到真正的为餐厅创收。
2.用户标签画像系统
基于用户属性以及行为特征进行抽象分类,用以描述具有某类相同特征的群体,随着用户和用户特征关系越加丰富,逐渐也会形成用户个人画像,而相同特征的抽象就是用户标签;搭建用户群体的分层,从而实现对不同类型用户群进行针对性的服务,如精准营销、个性化推荐、洞察和捕获用户需求等,最终实现提升用户感知、用户活跃、降低运营成本、提高用户付费转化。
3.大数据推荐系统
主要针对电视端的长短视频构建智能化推荐系统,通过算法实现数据的精准推荐,系统面对全国6000万用户,系统每天的请求访问量在5000万。
一、详细功能介绍: 1.数据采集与处理功能,对多源数据的收集和预处理,以构建用户和物品的特征模型 2.用户建模与偏好分析功能,数据挖掘构建用户画像,捕捉个性化需求和潜在兴趣。 3.物品建模与内容分析功能,构建物品特征库,用于匹配用户偏好和物品属性。
一、功能介绍: 1.数据整合,多源数据输入,实时采集,用户信息全面整合 2.标签管理,构建完备的标签体系,深度探索价值标签,轻松进行标签维护;积累行业标签模板库 3.实时标签,标签实时计算、随需随建,高效响应业务诉求 4.人群管理,多方式快速进行人