恭喜发财
Java开发
江西天珑通讯 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳 宝安
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练Java python 熟悉c c++ php
Java：熟练掌握 Java 基础知识，具备良好的面向对象思想，熟悉常用的设计模式
并发：熟练掌握 JUC 中线程锁机制、Volatile、ThreadLocal、线程池、CAS、AQS、synchronized等
JVM：熟练掌握 JVM 及 JMM 内存模型，熟悉JVM各种垃圾收集器的使用，了解 JVM 调优核心参数
框架：熟练掌握 Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud、MyBatis 等主流开发框架，可以根据需求快速搭建项目
AI：熟练掌握SpringAI、Ollama 本地大模型部署、MCP协议等AI应用开发技术，了解LangChain
微服务：熟悉 Gateway、OpenFeign、Sentinel、Nacos 等分布式组件的项目开发、系统集成
数据库：熟练掌握 MySQL 数据库，对索引及存储引擎有深入理解，具有sql优化、索引优化相关经验，了解Oracle
缓存：熟练掌握Redis常用数据结构特点和适用场景，熟悉持久化机制，分布式锁，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿问题解决方案等
MQ：熟悉消息中间件 RabbitMQ 异步处理机制，掌握常见的消息可靠性保障与消费模式
前端：熟悉 HTML、CSS、JavaScript、Vue3等前端技术
Docker：熟悉Docker的基本概念和架构，如容器、镜像、仓库等，能够使用Docker构建、部署和管理应用程序
Linux：熟悉使用 Linux 环境下常用开发指令操作，了解 Linux 环境下系统分析及故障的常用命令， 有多次部署项目与环境经验
Java：熟练掌握 Java 基础知识，具备良好的面向对象思想，熟悉常用的设计模式
并发：熟练掌握 JUC 中线程锁机制、Volatile、ThreadLocal、线程池、CAS、AQS、synchronized等
JVM：熟练掌握 JVM 及 JMM 内存模型，熟悉JVM各种垃圾收集器的使用，了解 JVM 调优核心参数
框架：熟练掌握 Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud、MyBatis 等主流开发框架，可以根据需求快速搭建项目
AI：熟练掌握SpringAI、Ollama 本地大模型部署、MCP协议等AI应用开发技术，了解LangChain
微服务：熟悉 Gateway、OpenFeign、Sentinel、Nacos 等分布式组件的项目开发、系统集成
数据库：熟练掌握 MySQL 数据库，对索引及存储引擎有深入理解，具有sql优化、索引优化相关经验，了解Oracle
缓存：熟练掌握Redis常用数据结构特点和适用场景，熟悉持久化机制，分布式锁，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿问题解决方案等
MQ：熟悉消息中间件 RabbitMQ 异步处理机制，掌握常见的消息可靠性保障与消费模式
前端：熟悉 HTML、CSS、JavaScript、Vue3等前端技术
Docker：熟悉Docker的基本概念和架构，如容器、镜像、仓库等，能够使用Docker构建、部署和管理应用程序
Linux：熟悉使用 Linux 环境下常用开发指令操作，了解 Linux 环境下系统分析及故障的常用命令， 有多次部署项目与环境经验
项目经验
- 智能医疗问诊辅助平台- Java 全栈工程师 2025 / 02 - 2025 / 07
项目描述：
智能医疗问诊辅助平台是一款医疗问诊 AI 助手，依托大模型、RAG和Tool技术，为用户提供医疗知识解答、就医流程辅助及个性化服务。 核心功能包括：基于专业医疗知识库解答健康问题（如病因、治疗建议）， 通过智能分诊推荐科室，对接医院系统实现预约挂号、取消预约等操作，结合聊天记忆提供连续服务，并支持流式输出提升交互体验。 项目旨在简化就医流程、降低咨询门槛，成为连接患者与医疗资源的智能桥梁，兼具专业性、实用性与安全性。
涉及技术：
Java 21 Spring Boot Spring Cloud Spring AI Ollama Milvus MySQL Redis MongoDB ElasticSearch Sa-Token Canal Nacos MyBatis Plus Druid 阿里云OSS Docker
项目亮点：
-基于Spring Boot + Spring Cloud 构建微服务架构，采用Nacos作为注册中心，实现服务间的高可用通信，基于Gateway实现统一入口、路由转发和负载均衡
-集成Spring AI 框架，接入Ollama本地大模型服务， 基于Milvus向量数据库构建医疗知识库，采用RAG技术实现文档处理、向量存储、语义检索和查询增强，提升问答准确性， 集成MCP，支持工具调用和外部API集成，扩展AI能力边界
-基于Spring AI的ChatMemory特性实现多轮对话上下文管理，支持连续对话， 通过MongoDB存储聊天记录和用户问诊历史，设计灵活的文档结构支持复杂的医疗对话数据， 采用Redis缓存最近对话内容，结合MongoDB持久化存储，实现快速上下文检索和长期记忆保存
-基于 Sa-Token 构建统一认证授权体系，支持JWT token管理、会话控制和权限验证 集成微信小程序登录API，实现code2session转换，提供便捷的第三方登录体验 在网关层实现统一鉴权拦截，支持白名单配置和动态权限控制，保障系统安全性
-基于 Canal 构建实时数据同步系统，监听MySQL binlog变更，实现数据库到 ElasticSearch 的实时同步， 使用Druid连接池优化数据库连接管理，集成慢SQL监控和性能分析功能
-使用Zipkin链路追踪，对模型提示词以及调用过程进行调优升级，提高模型生成速度
-实现完全本地化的AI医疗服务，保障医疗数据隐私安全
项目描述：
智能医疗问诊辅助平台是一款医疗问诊 AI 助手，依托大模型、RAG和Tool技术，为用户提供医疗知识解答、就医流程辅助及个性化服务。 核心功能包括：基于专业医疗知识库解答健康问题（如病因、治疗建议）， 通过智能分诊推荐科室，对接医院系统实现预约挂号、取消预约等操作，结合聊天记忆提供连续服务，并支持流式输出提升交互体验。 项目旨在简化就医流程、降低咨询门槛，成为连接患者与医疗资源的智能桥梁，兼具专业性、实用性与安全性。
涉及技术：
Java 21 Spring Boot Spring Cloud Spring AI Ollama Milvus MySQL Redis MongoDB ElasticSearch Sa-Token Canal Nacos MyBatis Plus Druid 阿里云OSS Docker
项目亮点：
-基于Spring Boot + Spring Cloud 构建微服务架构，采用Nacos作为注册中心，实现服务间的高可用通信，基于Gateway实现统一入口、路由转发和负载均衡
-集成Spring AI 框架，接入Ollama本地大模型服务， 基于Milvus向量数据库构建医疗知识库，采用RAG技术实现文档处理、向量存储、语义检索和查询增强，提升问答准确性， 集成MCP，支持工具调用和外部API集成，扩展AI能力边界
-基于Spring AI的ChatMemory特性实现多轮对话上下文管理，支持连续对话， 通过MongoDB存储聊天记录和用户问诊历史，设计灵活的文档结构支持复杂的医疗对话数据， 采用Redis缓存最近对话内容，结合MongoDB持久化存储，实现快速上下文检索和长期记忆保存
-基于 Sa-Token 构建统一认证授权体系，支持JWT token管理、会话控制和权限验证 集成微信小程序登录API，实现code2session转换，提供便捷的第三方登录体验 在网关层实现统一鉴权拦截，支持白名单配置和动态权限控制，保障系统安全性
-基于 Canal 构建实时数据同步系统，监听MySQL binlog变更，实现数据库到 ElasticSearch 的实时同步， 使用Druid连接池优化数据库连接管理，集成慢SQL监控和性能分析功能
-使用Zipkin链路追踪，对模型提示词以及调用过程进行调优升级，提高模型生成速度
-实现完全本地化的AI医疗服务，保障医疗数据隐私安全
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技术能力
熟练Java python 熟悉c c++ php
Java：熟练掌握 Java 基础知识，具备良好的面向对象思想，熟悉常用的设计模式
并发：熟练掌握 JUC 中线程锁机制、Volatile、ThreadLocal、线程池、CAS、AQS、synchronized等
JVM：熟练掌握 JVM 及 JMM 内存模型，熟悉JVM各种垃圾收集器的使用，了解 JVM 调优核心参数
框架：熟练掌握 Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud、MyBatis 等主流开发框架，可以根据需求快速搭建项目
AI：熟练掌握SpringAI、Ollama 本地大模型部署、MCP协议等AI应用开发技术，了解LangChain
微服务：熟悉 Gateway、OpenFeign、Sentinel、Nacos 等分布式组件的项目开发、系统集成
数据库：熟练掌握 MySQL 数据库，对索引及存储引擎有深入理解，具有sql优化、索引优化相关经验，了解Oracle
缓存：熟练掌握Redis常用数据结构特点和适用场景，熟悉持久化机制，分布式锁，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿问题解决方案等
MQ：熟悉消息中间件 RabbitMQ 异步处理机制，掌握常见的消息可靠性保障与消费模式
前端：熟悉 HTML、CSS、JavaScript、Vue3等前端技术
Docker：熟悉Docker的基本概念和架构，如容器、镜像、仓库等，能够使用Docker构建、部署和管理应用程序
Linux：熟悉使用 Linux 环境下常用开发指令操作，了解 Linux 环境下系统分析及故障的常用命令， 有多次部署项目与环境经验
Java：熟练掌握 Java 基础知识，具备良好的面向对象思想，熟悉常用的设计模式
并发：熟练掌握 JUC 中线程锁机制、Volatile、ThreadLocal、线程池、CAS、AQS、synchronized等
JVM：熟练掌握 JVM 及 JMM 内存模型，熟悉JVM各种垃圾收集器的使用，了解 JVM 调优核心参数
框架：熟练掌握 Spring、SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud、MyBatis 等主流开发框架，可以根据需求快速搭建项目
AI：熟练掌握SpringAI、Ollama 本地大模型部署、MCP协议等AI应用开发技术，了解LangChain
微服务：熟悉 Gateway、OpenFeign、Sentinel、Nacos 等分布式组件的项目开发、系统集成
数据库：熟练掌握 MySQL 数据库，对索引及存储引擎有深入理解，具有sql优化、索引优化相关经验，了解Oracle
缓存：熟练掌握Redis常用数据结构特点和适用场景，熟悉持久化机制，分布式锁，缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿问题解决方案等
MQ：熟悉消息中间件 RabbitMQ 异步处理机制，掌握常见的消息可靠性保障与消费模式
前端：熟悉 HTML、CSS、JavaScript、Vue3等前端技术
Docker：熟悉Docker的基本概念和架构，如容器、镜像、仓库等，能够使用Docker构建、部署和管理应用程序
Linux：熟悉使用 Linux 环境下常用开发指令操作，了解 Linux 环境下系统分析及故障的常用命令， 有多次部署项目与环境经验
项目经验
- 智能医疗问诊辅助平台- Java 全栈工程师 2025 / 02 - 2025 / 07
项目描述：
智能医疗问诊辅助平台是一款医疗问诊 AI 助手，依托大模型、RAG和Tool技术，为用户提供医疗知识解答、就医流程辅助及个性化服务。 核心功能包括：基于专业医疗知识库解答健康问题（如病因、治疗建议）， 通过智能分诊推荐科室，对接医院系统实现预约挂号、取消预约等操作，结合聊天记忆提供连续服务，并支持流式输出提升交互体验。 项目旨在简化就医流程、降低咨询门槛，成为连接患者与医疗资源的智能桥梁，兼具专业性、实用性与安全性。
涉及技术：
Java 21 Spring Boot Spring Cloud Spring AI Ollama Milvus MySQL Redis MongoDB ElasticSearch Sa-Token Canal Nacos MyBatis Plus Druid 阿里云OSS Docker
项目亮点：
-基于Spring Boot + Spring Cloud 构建微服务架构，采用Nacos作为注册中心，实现服务间的高可用通信，基于Gateway实现统一入口、路由转发和负载均衡
-集成Spring AI 框架，接入Ollama本地大模型服务， 基于Milvus向量数据库构建医疗知识库，采用RAG技术实现文档处理、向量存储、语义检索和查询增强，提升问答准确性， 集成MCP，支持工具调用和外部API集成，扩展AI能力边界
-基于Spring AI的ChatMemory特性实现多轮对话上下文管理，支持连续对话， 通过MongoDB存储聊天记录和用户问诊历史，设计灵活的文档结构支持复杂的医疗对话数据， 采用Redis缓存最近对话内容，结合MongoDB持久化存储，实现快速上下文检索和长期记忆保存
-基于 Sa-Token 构建统一认证授权体系，支持JWT token管理、会话控制和权限验证 集成微信小程序登录API，实现code2session转换，提供便捷的第三方登录体验 在网关层实现统一鉴权拦截，支持白名单配置和动态权限控制，保障系统安全性
-基于 Canal 构建实时数据同步系统，监听MySQL binlog变更，实现数据库到 ElasticSearch 的实时同步， 使用Druid连接池优化数据库连接管理，集成慢SQL监控和性能分析功能
-使用Zipkin链路追踪，对模型提示词以及调用过程进行调优升级，提高模型生成速度
-实现完全本地化的AI医疗服务，保障医疗数据隐私安全
项目描述：
智能医疗问诊辅助平台是一款医疗问诊 AI 助手，依托大模型、RAG和Tool技术，为用户提供医疗知识解答、就医流程辅助及个性化服务。 核心功能包括：基于专业医疗知识库解答健康问题（如病因、治疗建议）， 通过智能分诊推荐科室，对接医院系统实现预约挂号、取消预约等操作，结合聊天记忆提供连续服务，并支持流式输出提升交互体验。 项目旨在简化就医流程、降低咨询门槛，成为连接患者与医疗资源的智能桥梁，兼具专业性、实用性与安全性。
涉及技术：
Java 21 Spring Boot Spring Cloud Spring AI Ollama Milvus MySQL Redis MongoDB ElasticSearch Sa-Token Canal Nacos MyBatis Plus Druid 阿里云OSS Docker
项目亮点：
-基于Spring Boot + Spring Cloud 构建微服务架构，采用Nacos作为注册中心，实现服务间的高可用通信，基于Gateway实现统一入口、路由转发和负载均衡
-集成Spring AI 框架，接入Ollama本地大模型服务， 基于Milvus向量数据库构建医疗知识库，采用RAG技术实现文档处理、向量存储、语义检索和查询增强，提升问答准确性， 集成MCP，支持工具调用和外部API集成，扩展AI能力边界
-基于Spring AI的ChatMemory特性实现多轮对话上下文管理，支持连续对话， 通过MongoDB存储聊天记录和用户问诊历史，设计灵活的文档结构支持复杂的医疗对话数据， 采用Redis缓存最近对话内容，结合MongoDB持久化存储，实现快速上下文检索和长期记忆保存
-基于 Sa-Token 构建统一认证授权体系，支持JWT token管理、会话控制和权限验证 集成微信小程序登录API，实现code2session转换，提供便捷的第三方登录体验 在网关层实现统一鉴权拦截，支持白名单配置和动态权限控制，保障系统安全性
-基于 Canal 构建实时数据同步系统，监听MySQL binlog变更，实现数据库到 ElasticSearch 的实时同步， 使用Druid连接池优化数据库连接管理，集成慢SQL监控和性能分析功能
-使用Zipkin链路追踪，对模型提示词以及调用过程进行调优升级，提高模型生成速度
-实现完全本地化的AI医疗服务，保障医疗数据隐私安全
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