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高级全栈开发工程师

拓尔思集团 · 4年经验

日薪：￥700/8h

地点：北京海淀

时间：下班后周六周日可工作日远程

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技术能力

AI 技能提取 | Android React Java 人工智能高并发 Go MySQL Redis 分布式 NLP 深度学习计算机视觉自然语言处理

1. 编程语言：
具备扎实的代码功底，精通 Java 开发，深入理解 JVM 原理、多线程与并发编程；熟练掌握 Go 语言，熟悉 Goroutine、Channel 等并发模型及其底层调度机制，能熟练运用 Go 进行高性能服务端开发。

2. 前端与跨平台开发：
熟练掌握 React 框架及相关生态，精通组件化开发、复杂状态管理与前端性能优化。熟练掌握混合应用（Hybrid App）开发，精通使用 Capacitor 进行 Android 平台应用的打包、调试、发布以及与原生 API 的交互桥接。

3. 后端与架构设计：
具备丰富的分布式、高并发、高可用系统架构设计与落地经验。深入掌握海量请求下的架构演进，精通复杂信息流（Feed 流）的分发架构设计、高吞吐直播间系统架构设计，以及海量慢客户端（Slow Client）连接的优化与处理方案。

4. 数据库与中间件：
熟练掌握 MySQL 等主流关系型数据库，具备复杂的 SQL 优化、索引调优及分库分表经验；熟练掌握 Redis 缓存技术及常用消息队列中间件，能熟练运用中间件解决高并发场景下的缓存击穿、服务解耦与流量削峰问题。

5. 前沿技术（AI/CV/NLP）：
紧跟行业前沿，对人工智能领域有深入探索。掌握计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）的核心基础理论，熟悉并研究过 Transformer、BERT 等主流深度学习模型架构，具备将传统前后端系统与 AI 模型进行工程化结合的能力。

展开全部技术能力

项目经验

项目一：泛娱乐内容互动与直播社区平台
项目描述：
该项目是一个主打图文信息流（Feed流）分发与实时语音/视频直播互动的泛娱乐社交平台。系统面临极高的瞬间并发压力与海量长连接管理挑战，需要保证用户端在内容刷新、直播间互动时的高可用与低延迟体验。

核心技术栈：
Go, Java, Redis Cluster, Kafka, WebSocket, MySQL

核心职责与技术实现：

1. 高并发直播间架构设计：
参与核心直播间后台架构演进，使用 Go 语言重构了弹幕与礼物分发系统。基于 WebSocket 维持海量用户长连接，并引入 Kafka 进行消息削峰填谷，成功支撑了单房间十万级用户同时在线的高频互动场景。

2. 复杂信息流（Feed流）分发：
针对关注页与推荐页的图文分发需求，设计并实现了推拉结合（Push & Pull）的 Feed 流架构。利用 Redis 实现收件箱与发件箱的缓存隔离，大幅降低了数据库读写压力，提升了千万级日活下的首屏加载速度。

3. 慢客户端（Slow Client）与网络层优化：
针对移动端网络环境复杂导致的慢客户端堆积问题，在服务端网关层进行了深度优化。通过自研动态超时控制策略与协程（Goroutine）池调优，有效防止了慢请求引发的雪崩效应，提升了系统整体的吞吐率。
项目二：智能零售数字化门店 SaaS 协同系统
项目描述：
本项目为连锁零售企业提供一站式的数字化门店管理解决方案，涵盖商品库存、员工排班、CRM 会员管理等模块。项目后期引入了 AI 技术，旨在通过智能化手段降低人工运营成本，提升数据分析效率。

核心技术栈：
React, Capacitor, Node.js/Go, Python, 深度学习模型 (CV/NLP 基础应用)

核心职责与技术实现：

1. 前端架构与跨端开发：
主导 B 端商家管理后台与店员端移动 App 的前端架构设计。Web 端基于 React 体系构建复杂的数据报表与交互表单；移动端使用 Capacitor 打包 Android 应用，并封装了扫码、本地存储等底层原生插件。

2. 前后端分离与微服务协同：
负责核心业务模块的全栈开发，主导 RESTful API 的设计与规范制定。通过合理的服务拆分与微服务架构，实现了商品中心、订单中心与用户中心的业务解耦。

3. AI 能力工程化落地探索：
作为核心骨干参与了传统业务向 AI 智能化的转型探索。在客服评价模块引入 NLP 技术（基于 BERT 等预训练模型思路），实现用户反馈的自动情感分析与标签提取；并在商品录入环节探索集成 CV (计算机视觉) 能力，实现票据 OCR 识别与商品图片自动化分类，打通了 AI 模型与传统前后端业务的工程化调用链路。

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