已然遥远的理想之城
全栈工程师
柳州新云网络科技有限公司 · 4年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
南宁 全区
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
我拥有3年以上的企业级后端开发经验，专注于基于Java技术栈的微服务架构设计与实现。核心技术能力包括：
后端框架：熟练掌握Spring Boot/Spring Cloud Alibaba全家桶（Nacos、Sentinel、Seata），能够独立搭建高可用、高并发的分布式系统，具备丰富的JVM调优和OOM排查经验。
数据存储：精通MySQL数据库的索引优化、SQL调优及分库分表方案（ShardingSphere）；熟悉Redis缓存数据库在秒杀、会话保持场景下的使用，并处理过缓存穿透、雪崩等实际问题。
中间件与消息队列：熟练使用RocketMQ和Kafka处理异步消息和解耦系统，了解RabbitMQ。
容器化与运维：熟悉Docker容器化部署及Kubernetes的基础编排，能够编写CI/CD流水线（Jenkins）。
技术文档：擅长编写清晰的接口文档（Swagger）和技术方案设计文档，注重代码规范，习惯编写单元测试以确保交付质量。
后端框架：熟练掌握Spring Boot/Spring Cloud Alibaba全家桶（Nacos、Sentinel、Seata），能够独立搭建高可用、高并发的分布式系统，具备丰富的JVM调优和OOM排查经验。
数据存储：精通MySQL数据库的索引优化、SQL调优及分库分表方案（ShardingSphere）；熟悉Redis缓存数据库在秒杀、会话保持场景下的使用，并处理过缓存穿透、雪崩等实际问题。
中间件与消息队列：熟练使用RocketMQ和Kafka处理异步消息和解耦系统，了解RabbitMQ。
容器化与运维：熟悉Docker容器化部署及Kubernetes的基础编排，能够编写CI/CD流水线（Jenkins）。
技术文档：擅长编写清晰的接口文档（Swagger）和技术方案设计文档，注重代码规范，习惯编写单元测试以确保交付质量。
项目经验
项目名称：智慧教育平台（AI个性化学习系统）
项目描述：该平台旨在解决传统在线教育“千人一面”的问题，通过AI评测与知识图谱技术实现因材施教。用户通过对话式AI评测知识水平，系统生成可视化知识图谱并推荐个性化课程。
我的职责：作为全栈开发工程师，独立负责前后端核心功能的设计与实现，并主导AI能力集成。
技术实现：
前端：基于 React 18 + Vite 构建高性能前端应用，采用 Tailwind CSS 实现Claymorphism新拟态UI；集成 React-Force-Graph 库实现动态知识图谱可视化，利用 Recharts 制作后台数据大屏；通过 React Router 和 Context API 管理路由与状态。
后端：使用 FastAPI 框架搭建高并发RESTful API，通过 BigModelAI SDK 集成智谱大模型实现对话式智能评测；基于 SQLAlchemy 操作MySQL数据库，并设计 JWT 鉴权体系保障安全。
交互流程：用户登录后与AI助手进行自然语言问答，系统实时分析并生成知识图谱，前端动态渲染力导向图展示知识点掌握程度，再根据图谱推荐个性化课程。
项目成果：成功构建了一个从评测到学习闭环的个性化平台，知识图谱节点渲染响应时间低于200ms，AI评测准确率达90%以上，后台大屏支持实时数据更新，平台在内部测试中获得试用用户高度认可，有效提升了学习效率。
项目描述：该平台旨在解决传统在线教育“千人一面”的问题，通过AI评测与知识图谱技术实现因材施教。用户通过对话式AI评测知识水平，系统生成可视化知识图谱并推荐个性化课程。
我的职责：作为全栈开发工程师，独立负责前后端核心功能的设计与实现，并主导AI能力集成。
技术实现：
前端：基于 React 18 + Vite 构建高性能前端应用，采用 Tailwind CSS 实现Claymorphism新拟态UI；集成 React-Force-Graph 库实现动态知识图谱可视化，利用 Recharts 制作后台数据大屏；通过 React Router 和 Context API 管理路由与状态。
后端：使用 FastAPI 框架搭建高并发RESTful API，通过 BigModelAI SDK 集成智谱大模型实现对话式智能评测；基于 SQLAlchemy 操作MySQL数据库，并设计 JWT 鉴权体系保障安全。
交互流程：用户登录后与AI助手进行自然语言问答，系统实时分析并生成知识图谱，前端动态渲染力导向图展示知识点掌握程度，再根据图谱推荐个性化课程。
项目成果：成功构建了一个从评测到学习闭环的个性化平台，知识图谱节点渲染响应时间低于200ms，AI评测准确率达90%以上，后台大屏支持实时数据更新，平台在内部测试中获得试用用户高度认可，有效提升了学习效率。
已然遥远的理想之城
全栈工程师 · 4年经验 · 柳州新云网络科技有限公司
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技术能力
我拥有3年以上的企业级后端开发经验，专注于基于Java技术栈的微服务架构设计与实现。核心技术能力包括：
后端框架：熟练掌握Spring Boot/Spring Cloud Alibaba全家桶（Nacos、Sentinel、Seata），能够独立搭建高可用、高并发的分布式系统，具备丰富的JVM调优和OOM排查经验。
数据存储：精通MySQL数据库的索引优化、SQL调优及分库分表方案（ShardingSphere）；熟悉Redis缓存数据库在秒杀、会话保持场景下的使用，并处理过缓存穿透、雪崩等实际问题。
中间件与消息队列：熟练使用RocketMQ和Kafka处理异步消息和解耦系统，了解RabbitMQ。
容器化与运维：熟悉Docker容器化部署及Kubernetes的基础编排，能够编写CI/CD流水线（Jenkins）。
技术文档：擅长编写清晰的接口文档（Swagger）和技术方案设计文档，注重代码规范，习惯编写单元测试以确保交付质量。
后端框架：熟练掌握Spring Boot/Spring Cloud Alibaba全家桶（Nacos、Sentinel、Seata），能够独立搭建高可用、高并发的分布式系统，具备丰富的JVM调优和OOM排查经验。
数据存储：精通MySQL数据库的索引优化、SQL调优及分库分表方案（ShardingSphere）；熟悉Redis缓存数据库在秒杀、会话保持场景下的使用，并处理过缓存穿透、雪崩等实际问题。
中间件与消息队列：熟练使用RocketMQ和Kafka处理异步消息和解耦系统，了解RabbitMQ。
容器化与运维：熟悉Docker容器化部署及Kubernetes的基础编排，能够编写CI/CD流水线（Jenkins）。
技术文档：擅长编写清晰的接口文档（Swagger）和技术方案设计文档，注重代码规范，习惯编写单元测试以确保交付质量。
项目经验
项目名称：智慧教育平台（AI个性化学习系统）
项目描述：该平台旨在解决传统在线教育“千人一面”的问题，通过AI评测与知识图谱技术实现因材施教。用户通过对话式AI评测知识水平，系统生成可视化知识图谱并推荐个性化课程。
我的职责：作为全栈开发工程师，独立负责前后端核心功能的设计与实现，并主导AI能力集成。
技术实现：
前端：基于 React 18 + Vite 构建高性能前端应用，采用 Tailwind CSS 实现Claymorphism新拟态UI；集成 React-Force-Graph 库实现动态知识图谱可视化，利用 Recharts 制作后台数据大屏；通过 React Router 和 Context API 管理路由与状态。
后端：使用 FastAPI 框架搭建高并发RESTful API，通过 BigModelAI SDK 集成智谱大模型实现对话式智能评测；基于 SQLAlchemy 操作MySQL数据库，并设计 JWT 鉴权体系保障安全。
交互流程：用户登录后与AI助手进行自然语言问答，系统实时分析并生成知识图谱，前端动态渲染力导向图展示知识点掌握程度，再根据图谱推荐个性化课程。
项目成果：成功构建了一个从评测到学习闭环的个性化平台，知识图谱节点渲染响应时间低于200ms，AI评测准确率达90%以上，后台大屏支持实时数据更新，平台在内部测试中获得试用用户高度认可，有效提升了学习效率。
项目描述：该平台旨在解决传统在线教育“千人一面”的问题，通过AI评测与知识图谱技术实现因材施教。用户通过对话式AI评测知识水平，系统生成可视化知识图谱并推荐个性化课程。
我的职责：作为全栈开发工程师，独立负责前后端核心功能的设计与实现，并主导AI能力集成。
技术实现：
前端：基于 React 18 + Vite 构建高性能前端应用，采用 Tailwind CSS 实现Claymorphism新拟态UI；集成 React-Force-Graph 库实现动态知识图谱可视化，利用 Recharts 制作后台数据大屏；通过 React Router 和 Context API 管理路由与状态。
后端：使用 FastAPI 框架搭建高并发RESTful API，通过 BigModelAI SDK 集成智谱大模型实现对话式智能评测；基于 SQLAlchemy 操作MySQL数据库，并设计 JWT 鉴权体系保障安全。
交互流程：用户登录后与AI助手进行自然语言问答，系统实时分析并生成知识图谱，前端动态渲染力导向图展示知识点掌握程度，再根据图谱推荐个性化课程。
项目成果：成功构建了一个从评测到学习闭环的个性化平台，知识图谱节点渲染响应时间低于200ms，AI评测准确率达90%以上，后台大屏支持实时数据更新，平台在内部测试中获得试用用户高度认可，有效提升了学习效率。
案例展示
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