Charlie
高级Java工程师
中通 · 7年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
1、框架与微服务：熟悉 Spring 全家桶（SpringBoot、SpringCloud、SpringMVC），Alibaba、Dubbo 等微服务框架，能快速开发与部署高效、稳定的分布式系统。
2、并发编程：熟悉多线程编程，能在高并发场景下进行有效的异步处理、任务调度与并发控制，确保系统稳定性与高性能。
3、JVM优化：熟悉 JVM 内存管理（堆、栈、GC机制等），能有效优化垃圾回收与内存泄漏，提升系统响应速度与吞吐量，解决性能瓶颈。
4、数据库与调优：熟练掌握 Oracle、MySQL，优化 SQL 查询与设计高效索引。掌握Redis、Elasticsearch 等非关系型数据库，能够优化缓存设计，提升高吞吐与低延迟场景下的系统性能。对数据一致性、事务管理有深刻理解。
5、消息队列与异步编程：熟练掌握RabbitMQ、Kafka 的应用，能设计高效的异步任务调度与消息流管理机制，确保微服务解耦、流量削峰，保证系统的高可用性与可扩展性。
6、设计模式：熟悉单例、工厂、代理、观察者等常用设计模式，能在实际项目中灵活应用，提升系统的可维护性、扩展性与代码复用性。
7、领域驱动设计（DDD）：了解并应用领域驱动设计思想，能够将复杂业务需求转化为清晰的系统架构，确保系统具备高内聚低耦合的设计，提升代码的可读性和可维护性。
2、并发编程：熟悉多线程编程，能在高并发场景下进行有效的异步处理、任务调度与并发控制，确保系统稳定性与高性能。
3、JVM优化：熟悉 JVM 内存管理（堆、栈、GC机制等），能有效优化垃圾回收与内存泄漏，提升系统响应速度与吞吐量，解决性能瓶颈。
4、数据库与调优：熟练掌握 Oracle、MySQL，优化 SQL 查询与设计高效索引。掌握Redis、Elasticsearch 等非关系型数据库，能够优化缓存设计，提升高吞吐与低延迟场景下的系统性能。对数据一致性、事务管理有深刻理解。
5、消息队列与异步编程：熟练掌握RabbitMQ、Kafka 的应用，能设计高效的异步任务调度与消息流管理机制，确保微服务解耦、流量削峰，保证系统的高可用性与可扩展性。
6、设计模式：熟悉单例、工厂、代理、观察者等常用设计模式，能在实际项目中灵活应用，提升系统的可维护性、扩展性与代码复用性。
7、领域驱动设计（DDD）：了解并应用领域驱动设计思想，能够将复杂业务需求转化为清晰的系统架构，确保系统具备高内聚低耦合的设计，提升代码的可读性和可维护性。
项目经验
GIS平台
项目描述：在物流领域作为基础服务存在，起到基石作用，致力于解决物流的未端分单问题。
职责描述：通过以全局分析，定目标，以终为始的路线，最终把一个SSH的单体项目拆分ve- 支持高可用的微服务集群。让用户开单体验从2~3秒到无感知、分单的准确率以80%达到，物流领域第一（通过数据分析和用户调研）
2、利用系统蓝绿发布特性，在出现OOM后，秒级解决PO级事故，复盘事故原因修复上线
3、Oracle数据库SQL优化
4、MongoDB数据性能优化，让1s查询的sq减少到10ms，内存优化让3KB的数据压缩到1KB
5、通过Arthas,Jmeter，Prometheus等工具分析实现了对接口的鉴权，接口的限流，同时把接口从1s优化到了300ms
6、担任项目组长，负责项目任务拆分，分派，进度跟进和复盘总结
风控系统
项目描述：用于识别、评估、监控和控制企业或个人的潜在风险，保障资产安全，减少损失，提高运营效率。
职责描述：为协助政府部门监察刷单，网点代收货款未签收，发派件即时等行为，决定为业务部门增没一个风控系统。在此系统中，主要负责风控系统的搭建，包括通过Tapdata抽取定义的数据指标结合协同业务决策规则资产，再通过规则引擎生成网点风险数据报表，支持多方式提示管理部门，责任到人，起到一个即时处理，减少损失，提供效率的作用，极大简化了管理部门的人员开销。
1、充分利用MongoDB非关系型数据库的特点，实现报表指标数据，所想即所得，所得即所见。
2、利用URule规则引擎强大的资源包（决策集，评分开，规则流等），实现灵活的配置决策规则。
3、使用Quartz+URule实现T+1个周期的风险数据的产出。
项目描述：在物流领域作为基础服务存在，起到基石作用，致力于解决物流的未端分单问题。
职责描述：通过以全局分析，定目标，以终为始的路线，最终把一个SSH的单体项目拆分ve- 支持高可用的微服务集群。让用户开单体验从2~3秒到无感知、分单的准确率以80%达到，物流领域第一（通过数据分析和用户调研）
2、利用系统蓝绿发布特性，在出现OOM后，秒级解决PO级事故，复盘事故原因修复上线
3、Oracle数据库SQL优化
4、MongoDB数据性能优化，让1s查询的sq减少到10ms，内存优化让3KB的数据压缩到1KB
5、通过Arthas,Jmeter，Prometheus等工具分析实现了对接口的鉴权，接口的限流，同时把接口从1s优化到了300ms
6、担任项目组长，负责项目任务拆分，分派，进度跟进和复盘总结
风控系统
项目描述：用于识别、评估、监控和控制企业或个人的潜在风险，保障资产安全，减少损失，提高运营效率。
职责描述：为协助政府部门监察刷单，网点代收货款未签收，发派件即时等行为，决定为业务部门增没一个风控系统。在此系统中，主要负责风控系统的搭建，包括通过Tapdata抽取定义的数据指标结合协同业务决策规则资产，再通过规则引擎生成网点风险数据报表，支持多方式提示管理部门，责任到人，起到一个即时处理，减少损失，提供效率的作用，极大简化了管理部门的人员开销。
1、充分利用MongoDB非关系型数据库的特点，实现报表指标数据，所想即所得，所得即所见。
2、利用URule规则引擎强大的资源包（决策集，评分开，规则流等），实现灵活的配置决策规则。
3、使用Quartz+URule实现T+1个周期的风险数据的产出。
Charlie
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技术能力
1、框架与微服务：熟悉 Spring 全家桶（SpringBoot、SpringCloud、SpringMVC），Alibaba、Dubbo 等微服务框架，能快速开发与部署高效、稳定的分布式系统。
2、并发编程：熟悉多线程编程，能在高并发场景下进行有效的异步处理、任务调度与并发控制，确保系统稳定性与高性能。
3、JVM优化：熟悉 JVM 内存管理（堆、栈、GC机制等），能有效优化垃圾回收与内存泄漏，提升系统响应速度与吞吐量，解决性能瓶颈。
4、数据库与调优：熟练掌握 Oracle、MySQL，优化 SQL 查询与设计高效索引。掌握Redis、Elasticsearch 等非关系型数据库，能够优化缓存设计，提升高吞吐与低延迟场景下的系统性能。对数据一致性、事务管理有深刻理解。
5、消息队列与异步编程：熟练掌握RabbitMQ、Kafka 的应用，能设计高效的异步任务调度与消息流管理机制，确保微服务解耦、流量削峰，保证系统的高可用性与可扩展性。
6、设计模式：熟悉单例、工厂、代理、观察者等常用设计模式，能在实际项目中灵活应用，提升系统的可维护性、扩展性与代码复用性。
7、领域驱动设计（DDD）：了解并应用领域驱动设计思想，能够将复杂业务需求转化为清晰的系统架构，确保系统具备高内聚低耦合的设计，提升代码的可读性和可维护性。
2、并发编程：熟悉多线程编程，能在高并发场景下进行有效的异步处理、任务调度与并发控制，确保系统稳定性与高性能。
3、JVM优化：熟悉 JVM 内存管理（堆、栈、GC机制等），能有效优化垃圾回收与内存泄漏，提升系统响应速度与吞吐量，解决性能瓶颈。
4、数据库与调优：熟练掌握 Oracle、MySQL，优化 SQL 查询与设计高效索引。掌握Redis、Elasticsearch 等非关系型数据库，能够优化缓存设计，提升高吞吐与低延迟场景下的系统性能。对数据一致性、事务管理有深刻理解。
5、消息队列与异步编程：熟练掌握RabbitMQ、Kafka 的应用，能设计高效的异步任务调度与消息流管理机制，确保微服务解耦、流量削峰，保证系统的高可用性与可扩展性。
6、设计模式：熟悉单例、工厂、代理、观察者等常用设计模式，能在实际项目中灵活应用，提升系统的可维护性、扩展性与代码复用性。
7、领域驱动设计（DDD）：了解并应用领域驱动设计思想，能够将复杂业务需求转化为清晰的系统架构，确保系统具备高内聚低耦合的设计，提升代码的可读性和可维护性。
项目经验
GIS平台
项目描述：在物流领域作为基础服务存在，起到基石作用，致力于解决物流的未端分单问题。
职责描述：通过以全局分析，定目标，以终为始的路线，最终把一个SSH的单体项目拆分ve- 支持高可用的微服务集群。让用户开单体验从2~3秒到无感知、分单的准确率以80%达到，物流领域第一（通过数据分析和用户调研）
2、利用系统蓝绿发布特性，在出现OOM后，秒级解决PO级事故，复盘事故原因修复上线
3、Oracle数据库SQL优化
4、MongoDB数据性能优化，让1s查询的sq减少到10ms，内存优化让3KB的数据压缩到1KB
5、通过Arthas,Jmeter，Prometheus等工具分析实现了对接口的鉴权，接口的限流，同时把接口从1s优化到了300ms
6、担任项目组长，负责项目任务拆分，分派，进度跟进和复盘总结
风控系统
项目描述：用于识别、评估、监控和控制企业或个人的潜在风险，保障资产安全，减少损失，提高运营效率。
职责描述：为协助政府部门监察刷单，网点代收货款未签收，发派件即时等行为，决定为业务部门增没一个风控系统。在此系统中，主要负责风控系统的搭建，包括通过Tapdata抽取定义的数据指标结合协同业务决策规则资产，再通过规则引擎生成网点风险数据报表，支持多方式提示管理部门，责任到人，起到一个即时处理，减少损失，提供效率的作用，极大简化了管理部门的人员开销。
1、充分利用MongoDB非关系型数据库的特点，实现报表指标数据，所想即所得，所得即所见。
2、利用URule规则引擎强大的资源包（决策集，评分开，规则流等），实现灵活的配置决策规则。
3、使用Quartz+URule实现T+1个周期的风险数据的产出。
项目描述：在物流领域作为基础服务存在，起到基石作用，致力于解决物流的未端分单问题。
职责描述：通过以全局分析，定目标，以终为始的路线，最终把一个SSH的单体项目拆分ve- 支持高可用的微服务集群。让用户开单体验从2~3秒到无感知、分单的准确率以80%达到，物流领域第一（通过数据分析和用户调研）
2、利用系统蓝绿发布特性，在出现OOM后，秒级解决PO级事故，复盘事故原因修复上线
3、Oracle数据库SQL优化
4、MongoDB数据性能优化，让1s查询的sq减少到10ms，内存优化让3KB的数据压缩到1KB
5、通过Arthas,Jmeter，Prometheus等工具分析实现了对接口的鉴权，接口的限流，同时把接口从1s优化到了300ms
6、担任项目组长，负责项目任务拆分，分派，进度跟进和复盘总结
风控系统
项目描述：用于识别、评估、监控和控制企业或个人的潜在风险，保障资产安全，减少损失，提高运营效率。
职责描述：为协助政府部门监察刷单，网点代收货款未签收，发派件即时等行为，决定为业务部门增没一个风控系统。在此系统中，主要负责风控系统的搭建，包括通过Tapdata抽取定义的数据指标结合协同业务决策规则资产，再通过规则引擎生成网点风险数据报表，支持多方式提示管理部门，责任到人，起到一个即时处理，减少损失，提供效率的作用，极大简化了管理部门的人员开销。
1、充分利用MongoDB非关系型数据库的特点，实现报表指标数据，所想即所得，所得即所见。
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