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上海Java兼职程序员

ID：404939

钱*Hubery

全栈工程师

公司信息：
花旗金融信息科技（中国）有限公式

工作经验：
11年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
上海
徐汇

技术能力

兼具商业敏锐度与技术攻坚力，关心业务价值，持续优化用户体验和性能。
 具有 6 年金融、3 年互联网、2 年传统行业的项目经验，沉淀可复用的解决方案。
 始终保持高效开发、零延期交互、能胜任多角色工作、永不躺平。
 有外资银行全英语工作经验、乐于分享和帮助他人。
 开发过 ToC（官网/公众号/小程序/APP）、ToB、后台（如 CMS、CRM、OMS）等不同类型系统。
 熟悉底层：CPU、操作系统、TCP/IP 协议、http 协议、websocket、JVM、Innodb、分布式原理等。
 熟悉 Java（IO、多线程、集合、反射、Servlet、Swing、JavaFX、Spring、Netty）、Python(如
Pandas、asyncio、threading、requests、FastAPI、pytest、Tornado、ray）、Go、Kotlin；具备
Groovy、PHP、C++ 等语言项目经验；熟悉 JVM 规范和内存模型。
 项目中涉及以下后端技术栈：Mysql、Oracle、PostgreSQL、Neo4j 等数据库；Hibernate、
Mybatis、Spring template、Jooq 等 DAO 框架；gRPC、Spring Cloud、Dubbo、Zookeeper 等微
服务技术。Redis、MQ、MongoDB、ElasticSearch、Kibana、ShardingSphere 、lcn、seata 等分
布式技术。了解 Hadoop、Flink、Hbase、kafka 等生态。
 熟悉以下前端技术栈：React、NextJS、Angular、Vue、Bootstrap、Ant Design 、TailwindCSS、
Typescript、Nginx、html5、nodejs、Axios、Swagger、OpenAPI、Nginx 等。
 熟悉架构优化和线上排查工具，如 ab 压测、JMeter、jstat 、netstat、tcpdump、mysql explain 命
令、Grafana、ELK、Zipkin、Draw.io、StartUML。
 关注前沿技术，如 ServiceMesh、Serverless、边缘计算、AIGC、AI Agent、LangCha

项目经验

花旗金融分析平台-分布式计算引擎服务 2023.10 - 2025.06
所属公司：(花旗金融信息服务(中国)有限公司)
项目描述：
首先技术层面实现分布式计算引擎，然后业务层面添加各量化投资相关计算任务，并配置定时触发时间。一般
每日定时 job 分析当前行情，计算如市场价值等维度指标，交易员上班前保证结果报告生成并发送。
项目架构：架构特征偏向 SOA，Openshift 部署。技术栈有 React+Kotlin/Python/java+ 大数据 + AI 等。
技术方案：
1. 调度层：基于分治/分层/贪心等思想，拆分任务并灵活调度到多组空闲计算集群, 支持子任务重试，全部或
全部计算完成，进行结果合并、转化、存储，并支持整体失败重试等操作。对于性能和内存资源优化，综合使
用了算法、数据结构、并发、异步、多线程等技术。
2. 执行层：由多套基于 ray 框架的分布式集群 + 一套 java 自研计算引擎组成。每个集群包含 1 或多 head 节
点，以及多个 worker 节点；每个节点部署在独立 pod 中，并能够加载具体业务的计算代码。
3. 单元测试：Mork 所有对外接口，如 s3、ray、本地 IO、其他服务调用、网络请求等，单元测试覆盖率高
达 80%以上。有利于代码改动时高效回归，发现潜在问题。
4. UI 界面：功能包含通用任务配置、提交请求、查询任务历史和结果、监控线上运行、重试失败任务等。对
于历史任务查询，前后端均有缓存以快速响应。页面跳转时 Axios 请求自动撤销，以减轻后端压力。
5. Airflow 定时任务：通过配置 DAG 定时触发计算任务，然后生成报告、邮件发送给交易员。
6. 大数据支持：每日新增数十或上百 GB 数据量，S3 空间有限，因此保存到 Hive 表。
7. AI 赋能：私有化部署的 AI 对话服务，基于 Langchain 协议，支持 API 或对话形式查询平台一切信息。
8. 其他架构层面：支持基于 OAuth2 的用户认证，支持灵活的用户鉴权、隐秘跟踪用户行为、UI 实时查看用
户行为图表；SDK 中基于 Eureka 实现动态路由；支持 Kibana 日志查询等。
前端 React UI 技术方案：
1. 登录认证：利用客户端跳转+父子页面通信技巧，实现 Oauth2 认证；利用 localStorage 缓存 access
token，并配合后端解析认证。额外，Swagger 页面通过 OpenAPI 协议，也实现了多种 SSO 认证。
2. 状态管理：结合 setState()、组件生命周期、context、Redux 思想、发布订阅模式等技巧。
3. Ajax 查询：采用 Promise、Axios、CancelToken 等技术，并支持 localStorage 和 IndexedDB 存储。
成就：
1. 高效并行：目前已实现近千个计算节点并行执行，每日接近 20 小时高负荷运行。
2. 海量计算：目前每日 job 中最高包含 2000+条数据的计算，即 2000 个子任务同时提交, 每条数据计算平均
耗时数分钟。计算对内存和 CPU 资源的消费同样很高，部分 job 类型，计算结果包含数百列，每行数据量
MB 级别，整个任务峰值内存消耗为 GB 级。目前稳定运行，并满足幂等、数据一致性等基本要求

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仟寻(Moseeker)社交招聘系统迭代开发 2019.05 - 2022.04
所属公司：(上海仟寻信息科技有限公司（上海大岂）)
项目描述：
参与仟寻社交招聘系统开发。主要按照迭代目标，开发 Java 微服务和 Python/PHP 聚合端，同事熟悉前端
Angela/Vue 项目解决方案。迭代周期一般为 14 天。
1. 参与产品线：a. 面向 C 端招聘功能的微信服务号、微信小程序、PC 官网等；b. 面向 HR 的招聘管理后台；
c. 仟寻内部 CMS 后台。
2. 架构：基础服务采用微服务架构。C 端痛点是响应时间和高可用，性能优化策略有分层/分区/异步/缓存
等。数据持久化及缓存产品有 Mysql、ES、MongoDB、Redis、Neo4j 等。中间件和大数据组件有 Rabbit
MQ + Kafka + Elk 日志收集+Hadoop+ Flink+HBase。
技术方案（以微信端招聘为例）：
1. 微信端-职位列表页，利用 elasticsearch 查询职位列表，高级搜索支持选项动态更新。
2. 微信端职位详情页：基于 neo4j 生成社交链路、判断用户收藏状态、判断投递状态、通过日志神策埋点