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兰州Java兼职程序员

ID：412416

漠北

中级Java开发工程师

公司信息：
电信某教育科技有限责任公司

工作经验：
6年

兼职日薪：
500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：
兰州
全区

技术能力

· 熟练掌握Java基本语法、Java面向对象编程思想及Java进阶语法，熟悉MySQL、Redis基本语法。
· 熟练掌握Spring、SpringMVC、MyBatis、MyBatisPlus、SpringBoot等框架的使用与优化。
· 熟练掌握微服务SpringCloud、SpringCloudAlibaba等框架及各种组件的使用，如Gateway、Nacos、
Sentinal、OpenFeign等组件。
· 熟悉大数据技术，如Hadoop、Hive、HBase、Doris、Kafka、Zookeeper、Doris等部署及使用。
· 熟练掌握Nginx反向代理、负载均衡、动静分离等特性及使用。
· 熟练掌握Linux常用命令，有服务器实际操作的经验。
· 熟练掌握Maven、Git等项目管理工具。
· 熟练使用IDEA、XShell、PostMan、Navicat、SourceTree等开发工具。
· 熟练掌握Docker容器化技术。

项目经验

1.智慧监控运维平台
技术栈：
　　NATS、SpringBoot、WebSocket、WebShell、Vue.js、Redis、PostgreSQL、Docker
核心职责：
　　主导系统架构设计，基于NATS消息中间件构建高并发设备状态上报通道，实现千台级边缘设备秒级心跳监测与状态感知；
　　设计插件化告警引擎，支持邮箱、钉钉、企业微信、短信等多通道动态配置与热插拔，按设备类型、区域、告警级别灵活触发通知策略；
　　实现基于WebShell技术的浏览器端远程运维功能，支持对边缘设备的SSH连接、日志查看、服务重启与配置更新，提升故障处置效率。
项目成果：
　　系统稳定运行超7个月，异常告警响应及时率达 98%，远程运维覆盖率达 90%，现场维护成本降低 70%，有效支撑城市交通AI调度算法的连续性与可靠性，获客户“年度运维创新奖”。
2.某某数据治理平台
技术栈：
　　Hadoop, Hive, HBase, Spark, Doris, Kafka, DataX, Zookeeper, MySQL, Redis, SpringBoot, SpringCloud Gateway, SpringCloud Alibaba（Nacos, Sentinel, Seata）
核心职责与成果：
　　1.主导平台整体技术架构设计与技术选型
　　　　设计“五中心一体化”数据治理架构（数据资产中心、数据汇聚中心、数据服务中心、数据开发中心、数据运营中心），统一数据模型、接口规范与元数据标准，提升系统模块化与可维护性。
　　　　完成大数据技术栈（批处理 + 实时计算）与微服务中台（SpringCloud Alibaba）的融合选型，支持PB级数据处理与高并发API服务调用。
　　2.构建高性能、可扩展的数据底座
　　　　基于Kafka + Spark Streaming实现多源异构数据实时接入，日均处理数据量超9000万条；
　　　　采用Doris构建实时数仓，支撑多维分析与即席查询，平均响应时间 < 1s；
　　　　通过DataX +调度系统实现离线任务自动化调度，支持每日5000+批处理作业稳定运行。
　　3.主导核心功能模块研发与持续迭代
　　　　元数据管理：实现数据表、字段级血缘追踪与影响分析，覆盖率达98%；
　　　　主数据管理：统一院校、专业、教师、学生等核心主数据标准，提升跨系统数据一致性；
　　　　数据源管理：支持 MySQL、Oracle、SQL Server、Hive等10+类型数据源动态接入与连接池优化；
　　　　工作流与任务调度：基于自研调度引擎实现离线任务依赖编排与失败重试机制，任务成功率提升至99.5%；
　　4.提升平台可用性与用户体验
　　　　设计统一API网关（SpringCloud Gateway）与服务熔断机制（Sentinel），保障高并发场景下服务稳定性；
　　　　推动前端组件标准化与后端接口规范化，降低前后端联调成本40%。
项目成果：
　　平台累计接入2000+所某某，管理数据资产超12万项，日均提供数据服务调用55万次；
　　数据质量达标率由初期75% 提升至96%+；
　　系统稳定运行三年。

案例展示

智慧监控运维平台

面向城市智慧交通管理需求，构建统一的智能监控运维平台，实现对路口交通信息采集设备（雷达、摄像头）及边缘计算节点的集中监控、异常告警与远程运维，保障AI调度系统的稳定运行。
某某数据治理平台

构建统一的数据治理体系，“五中心一体化”数据治理架构（数据资产中心、数据汇聚中心、数据服务中心、数据开发中心、数据运营中心），统一数据模型、接口规范与元数据标准，提升系统模块化与可维护性，实现数据资产的标准化、集中化、服务化管理。