我具备扎实的技术逻辑理解能力,熟悉前后端开发基本框架(如前端 Vue/React、后端 Java/Python),能看懂基础代码逻辑与 API 接口文档,可独立评估需求的技术可行性 —— 例如在设计功能时,能预判 “用户实时消息推送” 需依赖 WebSocket 技术,“大数据量筛选” 需考虑索引优化,避免提出技术上难以实现或成本过高的需求。
其次,掌握产品工具链的技术应用,熟练使用 Axure、Figma 完成高保真原型设计,能用 SQL 查询用户行为数据(如 DAU、转化漏斗),通过 Tableau 可视化分析结果,为功能迭代提供数据支撑;同时了解数据库基础原理(如关系型与非关系型数据库的区别),能与开发团队对齐 “用户标签体系” 的存储方案,确保数据结构设计合理。
并且具备技术风险把控能力,在需求评审阶段能主动识别技术卡点(如第三方 SDK 适配问题、跨平台兼容性风险),并协同开发制定替代方案 —— 例如曾通过调整 “图片压缩算法”,将移动端加载速度优化 30%,平衡了用户体验与技术实现难度。
熟悉敏捷开发流程,能通过 Jira 拆解用户故事,明确 “前端页面开发”“后端接口联调”“测试用例设计” 的排期逻辑,在版本迭代中高效衔接开发、测试团队,推动功能按计划上线。
智能推荐系统迭代项目:为提升首页商品推荐精准度,牵头梳理用户行为埋点体系,用 SQL 分析历史数据发现 “浏览 - 加购” 转化链路断点。结合对推荐算法的理解,向技术团队提出 “基于协同过滤 + 实时特征” 的混合模型方案,明确要求后端用 Redis 缓存用户实时行为(如最近浏览商品),前端通过 WebSocket 实现推荐列表动态刷新。项目上线后,推荐商品点击率提升 35%,GMV 环比增长 22%,体现了从数据洞察到技术方案落地的全链路把控力
这款蓝牙耳机 AI 对话翻译 app 主打 “即时交互 + 跨语言沟通” 核心功能:支持蓝牙耳机快速配对(适配蓝牙 5.0 及以上协议),实现 10 米内稳定连接,可一键唤醒 AI 语音助手进行日常对话(如天气查询、日程提醒),响应延迟低至 0.3 秒;翻译功能覆盖 32 种语言
我在后台开发中担任技术负责人,主导架构设计与核心模块开发:牵头设计 “设备 - 用户 - 翻译任务” 三维数据模型,解决多设备登录的数据同步问题;开发翻译请求熔断机制,在并发量突增 3 倍时仍保障系统稳定(故障率从 1.2% 降至 0.3%);协调算法团队优化模型调用接口,将翻译