『天空。』
高级工程师 · 9年经验 · 浪潮
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技术能力
作为兼具全栈技术能力与项目管理经验的数字化顾问，深耕企业级系统开发领域多年，具备从技术架构设计到项目落地全周期的综合能力。
技术层面，精通 Java、C#、Python 及 JavaScript/TypeScript 等多语言开发，熟练掌握.NET、Spring MVC/Spring Boot、Vue、Angular 等主流框架，可独立完成前后端分离架构设计与实现；数据库层面，深度应用 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，具备复杂 SQL 优化、多线程数据处理及百万级场景下的性能调优能力；同时熟练运用 Redis、Nginx、Docker 等中间件与容器技术，以及 Git、Maven 等工程化工具，保障系统高并发与稳定性。
项目与顾问角色方面，曾主导国资监管平台、医院核心业务系统等大型项目，负责从需求调研、方案设计到开发测试、运维排障的全流程管理；作为项目经理与研发经理，有效协调业务、研发、第三方等多方资源，把控项目进度与质量，同时具备良好的技术沉淀与复盘能力，可输出标准化解决方案与技术文档
技术层面，精通 Java、C#、Python 及 JavaScript/TypeScript 等多语言开发，熟练掌握.NET、Spring MVC/Spring Boot、Vue、Angular 等主流框架，可独立完成前后端分离架构设计与实现；数据库层面，深度应用 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，具备复杂 SQL 优化、多线程数据处理及百万级场景下的性能调优能力；同时熟练运用 Redis、Nginx、Docker 等中间件与容器技术，以及 Git、Maven 等工程化工具，保障系统高并发与稳定性。
项目与顾问角色方面，曾主导国资监管平台、医院核心业务系统等大型项目，负责从需求调研、方案设计到开发测试、运维排障的全流程管理；作为项目经理与研发经理，有效协调业务、研发、第三方等多方资源，把控项目进度与质量，同时具备良好的技术沉淀与复盘能力，可输出标准化解决方案与技术文档
项目经验
供应链智能协同平台
主导搭建基于 Spring Boot + Redis 的供应链数据中台，整合采购、仓储、物流等全链路数据，通过 RabbitMQ 实现跨系统消息同步，支持百万级订单并发处理，将供应链响应效率提升 40%，并通过多线程数据清洗优化了库存周转率。
智能制造产线监控系统
负责产线 IoT 数据采集与实时监控模块开发，采用 Spring MVC + MyBatis + Vue 架构，对接 PLC 设备实现生产数据可视化；同时用 Python 构建质量预测模型，通过历史数据分析预判设备故障，将产线停机率降低 15%。
集团财务共享中心
基于.NET + Oracle 重构财务共享系统，实现发票自动校验、凭证智能生成及多级权限管控，优化了 EasyUI 前端交互体验；通过 SQL 性能调优将月结报表生成时间从 8 小时压缩至 45 分钟，满足集团级财务合规审计要求。
数字图书馆知识图谱系统
设计并实现基于 PostgreSQL 的文献知识图谱，结合 Angular + TypeScript 开发智能检索与推荐模块，支持用户通过关键词关联获取深度文献资源；引入 Docker 容器化部署，实现系统快速扩容与版本迭代。
AI 销量预测模型
利用 LSTM+Transform构建多维度销量预测模型，整合历史销售、市场活动及天气等数据，通过特征工程与机器学习算法优化预测精度至 92%；输出可视化分析报表，为生产排期与库存策略提供数据支撑。
主导搭建基于 Spring Boot + Redis 的供应链数据中台，整合采购、仓储、物流等全链路数据，通过 RabbitMQ 实现跨系统消息同步，支持百万级订单并发处理，将供应链响应效率提升 40%，并通过多线程数据清洗优化了库存周转率。
智能制造产线监控系统
负责产线 IoT 数据采集与实时监控模块开发，采用 Spring MVC + MyBatis + Vue 架构，对接 PLC 设备实现生产数据可视化；同时用 Python 构建质量预测模型，通过历史数据分析预判设备故障，将产线停机率降低 15%。
集团财务共享中心
基于.NET + Oracle 重构财务共享系统，实现发票自动校验、凭证智能生成及多级权限管控，优化了 EasyUI 前端交互体验；通过 SQL 性能调优将月结报表生成时间从 8 小时压缩至 45 分钟，满足集团级财务合规审计要求。
数字图书馆知识图谱系统
设计并实现基于 PostgreSQL 的文献知识图谱，结合 Angular + TypeScript 开发智能检索与推荐模块，支持用户通过关键词关联获取深度文献资源；引入 Docker 容器化部署，实现系统快速扩容与版本迭代。
AI 销量预测模型
利用 LSTM+Transform构建多维度销量预测模型，整合历史销售、市场活动及天气等数据，通过特征工程与机器学习算法优化预测精度至 92%；输出可视化分析报表，为生产排期与库存策略提供数据支撑。
案例展示
考培系统
该考培系统分为管理端与用户端，管理端支持用户、题库、试卷、考核、培训课程（PDF、视频、直播）及报名等全流程管理；用户端可参与考核、练习、观看课程、管理收藏错题及好友等。我作为核心开发，负责前后端架构设计与核心模块开发，包括管理端权限控制、课程管理、题库组卷，以及用户端交互功能实
机器学习-预测模型
结合LSTM-Transformer混合模型，利用LSTM捕捉药品销售的时间依赖性（如季节波动、历史趋势），并通过Transformer的多头注意力机制整合多变量特征（如天气、政策、患者类型等）构建多维度销量预测模型，输出可视化分析报表，为生产排期与库存策略提供数据支撑。
机器学习-预测模型
结合LSTM-Transformer混合模型，利用LSTM捕捉药品销售的时间依赖性（如季节波动、历史趋势），并通过Transformer的多头注意力机制整合多变量特征（如天气、政策、患者类型等）构建多维度销量预测模型，输出可视化分析报表，为生产排期与库存策略提供数据支撑。
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