粘豆煮包
计算机专业研究生
- 公司信息：
- 北京航空航天大学
- 工作经验：
- 2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：
- 北京
- 海淀
技术能力
专业技能
编程语言：Go(后端)，Python(AI)
相关技术：Gin,Gorm,Mysql,Redis,RabbitMQ,Prometheus,Grafana,Logrus,Loki,Docker
其他技术：AI图像鉴伪，图片/文字有害性检测，生成溯源
项目经验
研究生期间项目
(1)通过SRM滤波提取图像的高频噪声，利用EfficientNet-B2进行生成图片溯源的小样本训练和检测。
(2)基于RoBERTa微调的大模型生成文本溯源。
(3)通过Prompt工程操控Llama3和多版本Stable Diffusion批量生成违规/对抗样本，用于反向探测和提升风控模型的鲁棒性。
(4)结合相似人群的KNN相似度匹配和提示词工程的大模型风险检测和决策建议系统。
(5)利用z-image/ollama本地化部署模型，利用提示词工程、人格扰动等进行有害文本和图像生成。
Go-Orion-Live视频后端系统
设计、开发并优化了一个高并发、可观测的Go视频后端系统(Orion-Live)。该项目从零开始，采用分层解耦的架构（Handler/Service/Repo/Model），完整实现了从用户认证、视频发布到实时互动（WebSocket弹幕）的功能，并通过Docker实现容器化的编排与部署。
为解决“黄金评论”秒杀场景下的性能瓶瓶颈，主导了从同步数据库锁到“Redis+RabbitMQ”异步化的架构重构，通过Redis原子操作保证资格预占，利用消息队列实现业务削峰填谷与最终一致性。
在AI辅助下，使用k6对涵盖注册、登录、视频发布、Feed流、实时弹幕及点赞等核心功能的直播平台，执行了700并发用户（500 HTTP VUs, 200 WebSocket VUs）的混合场景压力测试，成功模拟了高强度真实用户负载。为便于观测和优化，搭建Logrus+Prometheus+Grafana+Loki监控体系进行性能分析，通过主服务，其他服务，数据库线程指标和慢查询过滤日志，改进model索引、singleflight等问题。
项目二：基于AWS Serverless的B站视频“恰饭”检测定位系统
采用AWS-SAM框架实践基础设施即代码(IaC)理念，通过YAML配置文件自动编排与重新构建 Lambda (Layer)、SQS、S3、DynamoDB及CloudWatch等全套云资源，实现了一套零手工运维的云原生视频分析流水线。利用Go构建高并发异步流水线，通过API网关与SQS实现任务解耦与流量削峰，并结合Netscape Cookie注入方案解决B站反爬与风控问题。采用yt-dlp纯音频流下载，利用S3 Presigned URL实现AWS与阿里云的跨云安全交互，集成Fun-ASR语音转文字与DeepSeek大模型语义分析，实现了从视频抓取、广告植入检测定位到DynamoDB结果持久化的闭环。
项目三：SimpleCache分布式缓存系统（造轮子）
基于Go语言设计并实现了一个高可用分布式缓存系统。底层存储采用LRU淘汰策略，通过互斥锁机制保证并发读写安全；在分布式层面，实现了基于一致性哈希的节点路由算法，确保数据在节点动态增减时的负载均衡；节点间通信采用HTTP协议，并简单引入Protobuf进行二进制序列化以优化网络传输效率；同时在后端数据源层面实现SingleFlight请求合并机制，在高并发场景下有效抑制了缓存击穿，降低负载。
项目四：Go-bbs帖子社区
设计并实现了一个基于Go语言的帖子社区.采用微服务架构,项目整体由一个API网关和两个核心后台服务（用户服务、帖子服务）组成。网关层采用Gin框架作为系统的统一入口，负责处理客户端的所有HTTP请求、基于JWT的认证鉴权以及请求路由；后台服务之间则通过gRPC进行RPC通信，并使用Protobuf定义服务契约。为了实现服务的解耦和系统的弹性，引入Etcd作为服务注册与发现中心，使得网关能够感知后端服务状态。
案例展示
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AI图像/文字生成（SD/ollama）
会简单的复现，训模型，微调，文生图，图生文，调参，改改小bug。不会改模型结构，可小改，但大改不会。也可以协助训练模型，用自己的卡，老板们给的数据。会封装docker，flask端口。目前在学golang，可造简单的后端服务，消息队列等，学习阶段。
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AI图像/文字生成（SD/ollama）
基本信息已经在简历中介绍，项目也展示过一个，如果只是简单的模型训练，复现，筛数据，简单的golang后端，我都可以。
