虚
Java高级开发工程师
中电金信 · 3年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
成都 高新
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
Java：
1.扎实的Java基础，对集合、多线程等核心概念有深入理解，并熟练运用各种设计模式;
2.熟悉Java并发编程，深入了解各种锁机制、线程池和AQS,在项目中熟练运用这些概念，确保多线程环境下的稳定性和性
能；
3.对JVM有深入了解,包括GC算法、垃圾回收器、类加载机制等。参与线上项目的JVM调优工作，提高系统性能和稳定性；
4.熟悉Spring、Spring MVC、MyBatis、Spring Boot，迅速根据需求搭建项目。研究核心源码，包括循环依赖、Bean的生
命周期、SpringBoot自动装配原理；
5.熟悉Spring Cloud Alibaba微服务体系，熟悉Dubbo、Nacos、GateWay、OpenFeign等框架并能熟练运用。
数据库：
1.熟悉关系型数据库MySQL、以及非关系数据库ElasticSearch,掌握其底层数据结构和内部设计原理，负责公司的慢sql优
化，具备大规模集群架构体系的构建能力；
2.熟悉Redis,理解底层磁盘和内存模型,数据持久化机制,哨兵机制,且具备单机和集群Redis的实际应用经验；
消息中间件：
1.熟悉RabbitMQ、RocketMQ，了解核心原理,包括底层刷盘机制和集群分片机制，拥有处理消息丢失和重复消费等问题的方
案；
AI应用:
1. 熟悉RAG实现原理、AI Agent开发、熟悉MCP协议、熟悉本地LLM部署；熟悉Agent通用架构ReAct，熟悉AI应用框架Lan
gChain、LangGraph；
3. 熟悉Python的Web框架Flask、ORM框架SqlAlchemy；熟悉使用pgvector向量数据库。
1.扎实的Java基础，对集合、多线程等核心概念有深入理解，并熟练运用各种设计模式;
2.熟悉Java并发编程，深入了解各种锁机制、线程池和AQS,在项目中熟练运用这些概念，确保多线程环境下的稳定性和性
能；
3.对JVM有深入了解,包括GC算法、垃圾回收器、类加载机制等。参与线上项目的JVM调优工作，提高系统性能和稳定性；
4.熟悉Spring、Spring MVC、MyBatis、Spring Boot，迅速根据需求搭建项目。研究核心源码，包括循环依赖、Bean的生
命周期、SpringBoot自动装配原理；
5.熟悉Spring Cloud Alibaba微服务体系，熟悉Dubbo、Nacos、GateWay、OpenFeign等框架并能熟练运用。
数据库：
1.熟悉关系型数据库MySQL、以及非关系数据库ElasticSearch,掌握其底层数据结构和内部设计原理，负责公司的慢sql优
化，具备大规模集群架构体系的构建能力；
2.熟悉Redis,理解底层磁盘和内存模型,数据持久化机制,哨兵机制,且具备单机和集群Redis的实际应用经验；
消息中间件：
1.熟悉RabbitMQ、RocketMQ，了解核心原理,包括底层刷盘机制和集群分片机制，拥有处理消息丢失和重复消费等问题的方
案；
AI应用:
1. 熟悉RAG实现原理、AI Agent开发、熟悉MCP协议、熟悉本地LLM部署；熟悉Agent通用架构ReAct，熟悉AI应用框架Lan
gChain、LangGraph；
3. 熟悉Python的Web框架Flask、ORM框架SqlAlchemy；熟悉使用pgvector向量数据库。
项目经验
AI Agent平台
Python+LangChain+LangGraph+MCP+LLM+Flask+SqlAlchemy+Postgres+Pgvector+Celery+Redis
项目简介：AI Agent平台通过流程编排、工具集成、页面化配置知识库的形式快速搭建AI Agent，通过此AI Agent平台快速积累制造业中不同需求的智能体案例，为更多的制造业提供AI Agent方案。
个人职责：
1. 知识库搭建：通过LangChain以及Embedding模型对文件进行分块以及向量存储到Pgvector数据库中，通过混合排序进行知识库检索；
2. LangGraph: 通过LangGraph对页面配置完成的工作流进行智能体搭建；通过LangGraph的人机交互对工作流执行进行管控；
3. Mcp协议：通过MCP协议接入AI Agent平台中所配置好的McpServer来增强AI Agent功能；
4. LLM接入：针对不同厂商的LLM配置接入，Ai Agent持久化；
5. 系统集成：将AI Agent平台注册到nacos注册中心，同时将nacos作为配置中心，通过feign-python接入公司通用平台；
MES制造执行系统
技术架构:SpringCloud + SpringBoot + MyBatisPlus + MySQL + Redis + RocketMQ + ElasticSearch + WebSocket +Sharding-JDBC + MQTT
项目简介：本项目旨在打造全方位、多层次、立体化的生产制造执行系统(MES)，助力企业数字化转型，提高生产效率和管理精度。 系统采用微服务架构(SpringCloud)+ 数据驱动(ElasticSearch + Sharding-JDBC)+ 实时消息(MQTT + RocketMQ)，集成生产管理、工艺控制、批记录、设备集成、数据分析、审计追踪等核心功能，实现生产流程全自动化、数据 驱动决策、实时监控与智能优化，降低生产成本，提高整体运营效率。
个人职责:
1. 主导微服务架构设计，推动MES系统数字化转型：负责MES系统的微服务架构设计与实施，确保各子模块的高可扩展性、高可维护性和高并发支持；基于SpringCloud组件优化服务间调用，降低系统耦合度，提升系统稳定性和可扩展性；采用分布式事务保障生产管理、物料管理、批签发等业务流程的数据一致性，提高系统可靠性。
2. 生产批记录与作业优化：文档批记录格式转换:采用HTML替代传统Word格式；提升数据存储结构化程度，增强记录复用性与可读性；在APP端组件化批记录处理，降低企业生产作业执行成本，提高操作便捷性；生产数据自动填充:通过数据集模型自动提取生产作业数据，动态渲染至批记录/批签发模版，提高QA人员和生产管理人员 80%工作效率。
3. 数据库分库分表优化：采用Sharding-JDBC分库分表，自定义分表规则优化大规模生产数据查询，提升查询性能50%；结合读写分离+索引优化，确保高并发环境下的快速响应，支持每日百万级生产数据流转。
4.ElasticSearch+分布式聚合查询：近实时统计生产任务完成率、设备运行情况、工艺稳定性，支持智能分析；结合热点数据缓存，提升大规模数据查询速度30%。
5. 设备集成：MQTT协议集成SCADA系统，实现设备数据实时采集、远程指令控制，提高生产执行自动化程度；
6. 站内信与实时消息处理：WebSocket站内信系统:实现工艺审核、工序审批、物料临期预警等实时通知，提高响应速度，减少人工等待；
7.RocketMQ异步通信:采用消息队列削峰处理，应对生产高峰期的突发流量，提升系统稳定性。 支持生产任务分发、工单通知、批记录推送等高并发消息处理。
8. 编写高质量技术文档，确保项目高效推进：负责核心模块技术方案设计，撰写系统架构文档、API文档、数据库设计文档，提升团队协作效率；组织代码评审、需求评审，保障开发质量，优化代码结构，推动敏捷开发落地。
9.设计模式应用：策略模式+工厂模式:设计生产任务调度、工艺流程管理等可扩展架构，支持业务动态扩展；模板方法模式:封装批记录生成逻辑，支持不同生产场景快速生成批记录；责任链模式:优化批记录审批流程，动态适配不同角色的审核逻辑，提高流程灵活性。
消息推送系统
技术架构:SpringBoot + MyBatis + Dubbo + RocketMQ + MySQL + Redis
项目描述:消息推送平台提供高并发、低延迟、可扩展的消息通信服务，支持短信、微信、邮件、三方平台应用消息等多渠道推送。该系统广泛应用于活动运营、用户通知、营销推广等场景，具备高触达率、消
Python+LangChain+LangGraph+MCP+LLM+Flask+SqlAlchemy+Postgres+Pgvector+Celery+Redis
项目简介：AI Agent平台通过流程编排、工具集成、页面化配置知识库的形式快速搭建AI Agent，通过此AI Agent平台快速积累制造业中不同需求的智能体案例，为更多的制造业提供AI Agent方案。
个人职责：
1. 知识库搭建：通过LangChain以及Embedding模型对文件进行分块以及向量存储到Pgvector数据库中，通过混合排序进行知识库检索；
2. LangGraph: 通过LangGraph对页面配置完成的工作流进行智能体搭建；通过LangGraph的人机交互对工作流执行进行管控；
3. Mcp协议：通过MCP协议接入AI Agent平台中所配置好的McpServer来增强AI Agent功能；
4. LLM接入：针对不同厂商的LLM配置接入，Ai Agent持久化；
5. 系统集成：将AI Agent平台注册到nacos注册中心，同时将nacos作为配置中心，通过feign-python接入公司通用平台；
MES制造执行系统
技术架构:SpringCloud + SpringBoot + MyBatisPlus + MySQL + Redis + RocketMQ + ElasticSearch + WebSocket +Sharding-JDBC + MQTT
项目简介：本项目旨在打造全方位、多层次、立体化的生产制造执行系统(MES)，助力企业数字化转型，提高生产效率和管理精度。 系统采用微服务架构(SpringCloud)+ 数据驱动(ElasticSearch + Sharding-JDBC)+ 实时消息(MQTT + RocketMQ)，集成生产管理、工艺控制、批记录、设备集成、数据分析、审计追踪等核心功能，实现生产流程全自动化、数据 驱动决策、实时监控与智能优化，降低生产成本，提高整体运营效率。
个人职责:
1. 主导微服务架构设计，推动MES系统数字化转型：负责MES系统的微服务架构设计与实施，确保各子模块的高可扩展性、高可维护性和高并发支持；基于SpringCloud组件优化服务间调用，降低系统耦合度，提升系统稳定性和可扩展性；采用分布式事务保障生产管理、物料管理、批签发等业务流程的数据一致性，提高系统可靠性。
2. 生产批记录与作业优化：文档批记录格式转换:采用HTML替代传统Word格式；提升数据存储结构化程度，增强记录复用性与可读性；在APP端组件化批记录处理，降低企业生产作业执行成本，提高操作便捷性；生产数据自动填充:通过数据集模型自动提取生产作业数据，动态渲染至批记录/批签发模版，提高QA人员和生产管理人员 80%工作效率。
3. 数据库分库分表优化：采用Sharding-JDBC分库分表，自定义分表规则优化大规模生产数据查询，提升查询性能50%；结合读写分离+索引优化，确保高并发环境下的快速响应，支持每日百万级生产数据流转。
4.ElasticSearch+分布式聚合查询：近实时统计生产任务完成率、设备运行情况、工艺稳定性，支持智能分析；结合热点数据缓存，提升大规模数据查询速度30%。
5. 设备集成：MQTT协议集成SCADA系统，实现设备数据实时采集、远程指令控制，提高生产执行自动化程度；
6. 站内信与实时消息处理：WebSocket站内信系统:实现工艺审核、工序审批、物料临期预警等实时通知，提高响应速度，减少人工等待；
7.RocketMQ异步通信:采用消息队列削峰处理，应对生产高峰期的突发流量，提升系统稳定性。 支持生产任务分发、工单通知、批记录推送等高并发消息处理。
8. 编写高质量技术文档，确保项目高效推进：负责核心模块技术方案设计，撰写系统架构文档、API文档、数据库设计文档，提升团队协作效率；组织代码评审、需求评审，保障开发质量，优化代码结构，推动敏捷开发落地。
9.设计模式应用：策略模式+工厂模式:设计生产任务调度、工艺流程管理等可扩展架构，支持业务动态扩展；模板方法模式:封装批记录生成逻辑，支持不同生产场景快速生成批记录；责任链模式:优化批记录审批流程，动态适配不同角色的审核逻辑，提高流程灵活性。
消息推送系统
技术架构:SpringBoot + MyBatis + Dubbo + RocketMQ + MySQL + Redis
项目描述:消息推送平台提供高并发、低延迟、可扩展的消息通信服务，支持短信、微信、邮件、三方平台应用消息等多渠道推送。该系统广泛应用于活动运营、用户通知、营销推广等场景，具备高触达率、消
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Java：
1.扎实的Java基础，对集合、多线程等核心概念有深入理解，并熟练运用各种设计模式;
2.熟悉Java并发编程，深入了解各种锁机制、线程池和AQS,在项目中熟练运用这些概念，确保多线程环境下的稳定性和性
能；
3.对JVM有深入了解,包括GC算法、垃圾回收器、类加载机制等。参与线上项目的JVM调优工作，提高系统性能和稳定性；
4.熟悉Spring、Spring MVC、MyBatis、Spring Boot，迅速根据需求搭建项目。研究核心源码，包括循环依赖、Bean的生
命周期、SpringBoot自动装配原理；
5.熟悉Spring Cloud Alibaba微服务体系，熟悉Dubbo、Nacos、GateWay、OpenFeign等框架并能熟练运用。
数据库：
1.熟悉关系型数据库MySQL、以及非关系数据库ElasticSearch,掌握其底层数据结构和内部设计原理，负责公司的慢sql优
化，具备大规模集群架构体系的构建能力；
2.熟悉Redis,理解底层磁盘和内存模型,数据持久化机制,哨兵机制,且具备单机和集群Redis的实际应用经验；
消息中间件：
1.熟悉RabbitMQ、RocketMQ，了解核心原理,包括底层刷盘机制和集群分片机制，拥有处理消息丢失和重复消费等问题的方
案；
AI应用:
1. 熟悉RAG实现原理、AI Agent开发、熟悉MCP协议、熟悉本地LLM部署；熟悉Agent通用架构ReAct，熟悉AI应用框架Lan
gChain、LangGraph；
3. 熟悉Python的Web框架Flask、ORM框架SqlAlchemy；熟悉使用pgvector向量数据库。
1.扎实的Java基础，对集合、多线程等核心概念有深入理解，并熟练运用各种设计模式;
2.熟悉Java并发编程，深入了解各种锁机制、线程池和AQS,在项目中熟练运用这些概念，确保多线程环境下的稳定性和性
能；
3.对JVM有深入了解,包括GC算法、垃圾回收器、类加载机制等。参与线上项目的JVM调优工作，提高系统性能和稳定性；
4.熟悉Spring、Spring MVC、MyBatis、Spring Boot，迅速根据需求搭建项目。研究核心源码，包括循环依赖、Bean的生
命周期、SpringBoot自动装配原理；
5.熟悉Spring Cloud Alibaba微服务体系，熟悉Dubbo、Nacos、GateWay、OpenFeign等框架并能熟练运用。
数据库：
1.熟悉关系型数据库MySQL、以及非关系数据库ElasticSearch,掌握其底层数据结构和内部设计原理，负责公司的慢sql优
化，具备大规模集群架构体系的构建能力；
2.熟悉Redis,理解底层磁盘和内存模型,数据持久化机制,哨兵机制,且具备单机和集群Redis的实际应用经验；
消息中间件：
1.熟悉RabbitMQ、RocketMQ，了解核心原理,包括底层刷盘机制和集群分片机制，拥有处理消息丢失和重复消费等问题的方
案；
AI应用:
1. 熟悉RAG实现原理、AI Agent开发、熟悉MCP协议、熟悉本地LLM部署；熟悉Agent通用架构ReAct，熟悉AI应用框架Lan
gChain、LangGraph；
3. 熟悉Python的Web框架Flask、ORM框架SqlAlchemy；熟悉使用pgvector向量数据库。
项目经验
AI Agent平台
Python+LangChain+LangGraph+MCP+LLM+Flask+SqlAlchemy+Postgres+Pgvector+Celery+Redis
项目简介：AI Agent平台通过流程编排、工具集成、页面化配置知识库的形式快速搭建AI Agent，通过此AI Agent平台快速积累制造业中不同需求的智能体案例，为更多的制造业提供AI Agent方案。
个人职责：
1. 知识库搭建：通过LangChain以及Embedding模型对文件进行分块以及向量存储到Pgvector数据库中，通过混合排序进行知识库检索；
2. LangGraph: 通过LangGraph对页面配置完成的工作流进行智能体搭建；通过LangGraph的人机交互对工作流执行进行管控；
3. Mcp协议：通过MCP协议接入AI Agent平台中所配置好的McpServer来增强AI Agent功能；
4. LLM接入：针对不同厂商的LLM配置接入，Ai Agent持久化；
5. 系统集成：将AI Agent平台注册到nacos注册中心，同时将nacos作为配置中心，通过feign-python接入公司通用平台；
MES制造执行系统
技术架构:SpringCloud + SpringBoot + MyBatisPlus + MySQL + Redis + RocketMQ + ElasticSearch + WebSocket +Sharding-JDBC + MQTT
项目简介：本项目旨在打造全方位、多层次、立体化的生产制造执行系统(MES)，助力企业数字化转型，提高生产效率和管理精度。 系统采用微服务架构(SpringCloud)+ 数据驱动(ElasticSearch + Sharding-JDBC)+ 实时消息(MQTT + RocketMQ)，集成生产管理、工艺控制、批记录、设备集成、数据分析、审计追踪等核心功能，实现生产流程全自动化、数据 驱动决策、实时监控与智能优化，降低生产成本，提高整体运营效率。
个人职责:
1. 主导微服务架构设计，推动MES系统数字化转型：负责MES系统的微服务架构设计与实施，确保各子模块的高可扩展性、高可维护性和高并发支持；基于SpringCloud组件优化服务间调用，降低系统耦合度，提升系统稳定性和可扩展性；采用分布式事务保障生产管理、物料管理、批签发等业务流程的数据一致性，提高系统可靠性。
2. 生产批记录与作业优化：文档批记录格式转换:采用HTML替代传统Word格式；提升数据存储结构化程度，增强记录复用性与可读性；在APP端组件化批记录处理，降低企业生产作业执行成本，提高操作便捷性；生产数据自动填充:通过数据集模型自动提取生产作业数据，动态渲染至批记录/批签发模版，提高QA人员和生产管理人员 80%工作效率。
3. 数据库分库分表优化：采用Sharding-JDBC分库分表，自定义分表规则优化大规模生产数据查询，提升查询性能50%；结合读写分离+索引优化，确保高并发环境下的快速响应，支持每日百万级生产数据流转。
4.ElasticSearch+分布式聚合查询：近实时统计生产任务完成率、设备运行情况、工艺稳定性，支持智能分析；结合热点数据缓存，提升大规模数据查询速度30%。
5. 设备集成：MQTT协议集成SCADA系统，实现设备数据实时采集、远程指令控制，提高生产执行自动化程度；
6. 站内信与实时消息处理：WebSocket站内信系统:实现工艺审核、工序审批、物料临期预警等实时通知，提高响应速度，减少人工等待；
7.RocketMQ异步通信:采用消息队列削峰处理，应对生产高峰期的突发流量，提升系统稳定性。 支持生产任务分发、工单通知、批记录推送等高并发消息处理。
8. 编写高质量技术文档，确保项目高效推进：负责核心模块技术方案设计，撰写系统架构文档、API文档、数据库设计文档，提升团队协作效率；组织代码评审、需求评审，保障开发质量，优化代码结构，推动敏捷开发落地。
9.设计模式应用：策略模式+工厂模式:设计生产任务调度、工艺流程管理等可扩展架构，支持业务动态扩展；模板方法模式:封装批记录生成逻辑，支持不同生产场景快速生成批记录；责任链模式:优化批记录审批流程，动态适配不同角色的审核逻辑，提高流程灵活性。
消息推送系统
技术架构:SpringBoot + MyBatis + Dubbo + RocketMQ + MySQL + Redis
项目描述:消息推送平台提供高并发、低延迟、可扩展的消息通信服务，支持短信、微信、邮件、三方平台应用消息等多渠道推送。该系统广泛应用于活动运营、用户通知、营销推广等场景，具备高触达率、消
Python+LangChain+LangGraph+MCP+LLM+Flask+SqlAlchemy+Postgres+Pgvector+Celery+Redis
项目简介：AI Agent平台通过流程编排、工具集成、页面化配置知识库的形式快速搭建AI Agent，通过此AI Agent平台快速积累制造业中不同需求的智能体案例，为更多的制造业提供AI Agent方案。
个人职责：
1. 知识库搭建：通过LangChain以及Embedding模型对文件进行分块以及向量存储到Pgvector数据库中，通过混合排序进行知识库检索；
2. LangGraph: 通过LangGraph对页面配置完成的工作流进行智能体搭建；通过LangGraph的人机交互对工作流执行进行管控；
3. Mcp协议：通过MCP协议接入AI Agent平台中所配置好的McpServer来增强AI Agent功能；
4. LLM接入：针对不同厂商的LLM配置接入，Ai Agent持久化；
5. 系统集成：将AI Agent平台注册到nacos注册中心，同时将nacos作为配置中心，通过feign-python接入公司通用平台；
MES制造执行系统
技术架构:SpringCloud + SpringBoot + MyBatisPlus + MySQL + Redis + RocketMQ + ElasticSearch + WebSocket +Sharding-JDBC + MQTT
项目简介：本项目旨在打造全方位、多层次、立体化的生产制造执行系统(MES)，助力企业数字化转型，提高生产效率和管理精度。 系统采用微服务架构(SpringCloud)+ 数据驱动(ElasticSearch + Sharding-JDBC)+ 实时消息(MQTT + RocketMQ)，集成生产管理、工艺控制、批记录、设备集成、数据分析、审计追踪等核心功能，实现生产流程全自动化、数据 驱动决策、实时监控与智能优化，降低生产成本，提高整体运营效率。
个人职责:
1. 主导微服务架构设计，推动MES系统数字化转型：负责MES系统的微服务架构设计与实施，确保各子模块的高可扩展性、高可维护性和高并发支持；基于SpringCloud组件优化服务间调用，降低系统耦合度，提升系统稳定性和可扩展性；采用分布式事务保障生产管理、物料管理、批签发等业务流程的数据一致性，提高系统可靠性。
2. 生产批记录与作业优化：文档批记录格式转换:采用HTML替代传统Word格式；提升数据存储结构化程度，增强记录复用性与可读性；在APP端组件化批记录处理，降低企业生产作业执行成本，提高操作便捷性；生产数据自动填充:通过数据集模型自动提取生产作业数据，动态渲染至批记录/批签发模版，提高QA人员和生产管理人员 80%工作效率。
3. 数据库分库分表优化：采用Sharding-JDBC分库分表，自定义分表规则优化大规模生产数据查询，提升查询性能50%；结合读写分离+索引优化，确保高并发环境下的快速响应，支持每日百万级生产数据流转。
4.ElasticSearch+分布式聚合查询：近实时统计生产任务完成率、设备运行情况、工艺稳定性，支持智能分析；结合热点数据缓存，提升大规模数据查询速度30%。
5. 设备集成：MQTT协议集成SCADA系统，实现设备数据实时采集、远程指令控制，提高生产执行自动化程度；
6. 站内信与实时消息处理：WebSocket站内信系统:实现工艺审核、工序审批、物料临期预警等实时通知，提高响应速度，减少人工等待；
7.RocketMQ异步通信:采用消息队列削峰处理，应对生产高峰期的突发流量，提升系统稳定性。 支持生产任务分发、工单通知、批记录推送等高并发消息处理。
8. 编写高质量技术文档，确保项目高效推进：负责核心模块技术方案设计，撰写系统架构文档、API文档、数据库设计文档，提升团队协作效率；组织代码评审、需求评审，保障开发质量，优化代码结构，推动敏捷开发落地。
9.设计模式应用：策略模式+工厂模式:设计生产任务调度、工艺流程管理等可扩展架构，支持业务动态扩展；模板方法模式:封装批记录生成逻辑，支持不同生产场景快速生成批记录；责任链模式:优化批记录审批流程，动态适配不同角色的审核逻辑，提高流程灵活性。
消息推送系统
技术架构:SpringBoot + MyBatis + Dubbo + RocketMQ + MySQL + Redis
项目描述:消息推送平台提供高并发、低延迟、可扩展的消息通信服务，支持短信、微信、邮件、三方平台应用消息等多渠道推送。该系统广泛应用于活动运营、用户通知、营销推广等场景，具备高触达率、消
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