ID:410305

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高级全栈开发工程师

  • 公司信息:
  • 拓尔思集团
  • 工作经验:
  • 4年
  • 兼职日薪:
  • 700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:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

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。

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。

案例展示

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