向宇
技术专家
字节跳动，蚂蚁集团 · 9年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
上海 普陀
时间：
周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
编程语言与全栈技术栈
我以后端见长，精通 Go 和 Java 两大主力语言，能利用 Go 的 goroutine/channel 构建高并发服务，深谙 Java 生态中的 Spring Boot/Cloud、JVM 调优与内存模型。数据层面，我熟练运用 SQL 进行复杂查询优化与索引设计，可为海量数据场景提供高效持久化方案。同时具备开阔的跨语言视野：能使用 Python 编写自动化脚本与数据工具，理解 JavaScript/TypeScript 的核心机制，并了解 C/C++ 底层原理，可在性能敏感环节深入优化。在前端与跨端领域，我熟练掌握 React 框架，熟悉组件化、Hooks 及状态管理，可独立构建高质量用户界面；具备微信小程序等跨端开发经验，能够从交互设计到接口联调实现前端与小程序端的全链路交付，真正打通全栈闭环。
中间件与数据基础设施
在消息与流处理方面，我深入实践过 Kafka 和 RocketMQ，擅长基于两者设计高吞吐、最终一致的异步解耦架构，对消息可靠性、顺序消息、延迟消息及消费幂等性有落地经验。搜索与日志方向，我能运用 ElasticSearch 进行近实时检索、聚合分析和集群调优，深刻理解倒排索引与分词策略。缓存层则熟练运用 Redis，熟谙缓存穿透、击穿、雪崩的防护，能够使用分布式锁、布隆过滤器、Lua 脚本扩展以及哨兵/集群模式构建高可用方案。主力数据库 MySQL 对我而言不止于使用，更是深入 InnoDB 引擎、MVCC、分库分表、读写分离设计的工程实践；对 DynamoDB 等 NoSQL 亦有认知，可在合适场景下灵活建模。
架构设计与开发能力
我长期负责 分布式系统设计，在 CAP 理论、数据一致性与共识算法上能做出务实的工程取舍，落地过 微服务架构 的完整演进，涵盖服务注册发现、配置中心、链路追踪与网关等高可用组件。面对 高并发处理，我能综合运用多级缓存、限流、熔断降级与异步化解耦，保障极端流量下的业务稳定。多线程编程 方面，我熟练掌握 Java JUC 与 Go 并发原语，能有效规避竞态、死锁等问题。同样覆盖 Web 开发 全流程，熟悉 RESTful、gRPC、安全防护与中间件集成，并能够协同前端 React 应用或小程序完成高效联调，交付体验流畅的服务端方案。
研发工具与工程效能
我深度使用 Git
我以后端见长，精通 Go 和 Java 两大主力语言，能利用 Go 的 goroutine/channel 构建高并发服务，深谙 Java 生态中的 Spring Boot/Cloud、JVM 调优与内存模型。数据层面，我熟练运用 SQL 进行复杂查询优化与索引设计，可为海量数据场景提供高效持久化方案。同时具备开阔的跨语言视野：能使用 Python 编写自动化脚本与数据工具，理解 JavaScript/TypeScript 的核心机制，并了解 C/C++ 底层原理，可在性能敏感环节深入优化。在前端与跨端领域，我熟练掌握 React 框架，熟悉组件化、Hooks 及状态管理，可独立构建高质量用户界面；具备微信小程序等跨端开发经验，能够从交互设计到接口联调实现前端与小程序端的全链路交付，真正打通全栈闭环。
中间件与数据基础设施
在消息与流处理方面，我深入实践过 Kafka 和 RocketMQ，擅长基于两者设计高吞吐、最终一致的异步解耦架构，对消息可靠性、顺序消息、延迟消息及消费幂等性有落地经验。搜索与日志方向，我能运用 ElasticSearch 进行近实时检索、聚合分析和集群调优，深刻理解倒排索引与分词策略。缓存层则熟练运用 Redis，熟谙缓存穿透、击穿、雪崩的防护，能够使用分布式锁、布隆过滤器、Lua 脚本扩展以及哨兵/集群模式构建高可用方案。主力数据库 MySQL 对我而言不止于使用，更是深入 InnoDB 引擎、MVCC、分库分表、读写分离设计的工程实践；对 DynamoDB 等 NoSQL 亦有认知，可在合适场景下灵活建模。
架构设计与开发能力
我长期负责 分布式系统设计，在 CAP 理论、数据一致性与共识算法上能做出务实的工程取舍，落地过 微服务架构 的完整演进，涵盖服务注册发现、配置中心、链路追踪与网关等高可用组件。面对 高并发处理，我能综合运用多级缓存、限流、熔断降级与异步化解耦，保障极端流量下的业务稳定。多线程编程 方面，我熟练掌握 Java JUC 与 Go 并发原语，能有效规避竞态、死锁等问题。同样覆盖 Web 开发 全流程，熟悉 RESTful、gRPC、安全防护与中间件集成，并能够协同前端 React 应用或小程序完成高效联调，交付体验流畅的服务端方案。
研发工具与工程效能
我深度使用 Git
项目经验
### 临境智考 · AI 备考应用
*2025.12 – 至今*
- **背景**：证券从业资格考试受众广、刚需强，主流产品多以高价课程为主；同时存在大量价格敏感、更愿意为「高效备考工具」与 AI 辅助学习付费的考生。产品以 AI-first、低价订阅、不卖课为差异化，首版聚焦一般从业资格考试。
- **职责**：参与产品 0 到 1 与技术架构落地，建设后端网关与业务 API、AI 编排服务（答疑与陪练链路）、RAG 检索服务，并支撑微信小程序与 Android 等客户端接入。
- **成果**：明确「AI 全程陪练」（答疑、错题复盘、学习规划等）贯穿学习场景的产品形态；采用「免费基础功能 + 付费 AI 陪练」的订阅模式，保证免费用户仍能完成题库、计划、错题等核心备考闭环；技术侧规划 Gateway、AI 编排、RAG 检索与多端（微信小程序、Android 等）协同的分层架构，为后续扩展至期货、银行、基金等金融类考试预留路径。
---
### 临境智投 · A 股量化分析与回测产品
*2025.12 – 至今*
- **背景**：打造面向 A 股的专业量化分析平台，集历史回测、策略研究与数据可视化于一体，为个人到机构的投资者提供一站式、数据驱动的决策工具，用于科学验证交易思想、优化投资策略。
- **职责**：参与产品定义与整体技术落地，覆盖历史回测、策略研究、数据可视化等核心链路的工程实现与迭代。
- **成果**：建设集历史回测、策略研究与数据可视化于一体的模拟分析能力，为个人到机构用户提供一站式、数据驱动的决策工具，支撑交易思想的验证与策略优化。
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### 平台电商 DPA 投放实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：为支持平台电商客户基于商品库（SKU/SPU）进行大规模、自动化广告投放，需从 0 到 1 构建 DPA（动态产品广告）投放能力。提升 SDPA 投放链路的客户渗透率、SPU 覆盖率，评估和解决扩量过程中可能引起的潜在问题。
- **职责**：主导投放链路的核心架构设计与实现，并负责与检索、渲染等团队的技术对接。
- **成果**：从 0 到 1 参与 SDPA/DPA 系统设计方案，基于千鲟实现条件选品、广告创编等多个核心功能，引入多家头部客户，承载日均超百万预算。针对扩量过程中的性能瓶颈，通过缓存策略（Redis）、异步处理等手段提升系统吞吐量（QPS），保障链路稳定性与高并发能力。与算法检索团队合作设计 DPA 召回与渲染链路，实现更灵活的选品与更精准的广告触达，在降低系统负载的情况下提升投放效率与投放性能。
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### 广告平台自动化投放策略引擎的设计与实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：将多个孤立的算法策略能力系统化、产品化，降低人工运营成本，提升广告投放效率。
- **职责**：负责策略引擎的架构设计、核心开发与多策略集成。
- **成果**：设计并实现高可扩展的自动化策略引擎，通过配置化方式集成预算分配、出价调控等 10 余种算法策略，并推动自动化投放在电商、理财、游戏等多个行业落地。将引擎能力抽象为平台基础服务，为后续自动化投放算法策略迭代奠定基础。
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### 电商行业实体库建设
*2024.03 – 2025.11*
- **背景**：解决广告链路中商品特征来源分散、格式不一导致的算法迭代效率低下问题，主导建设统一的电商实体、品牌与特征平台。
- **职责**：担任项目技术负责人，负责业务抽象、技术方案设计、核心链路实现与跨团队协调。
- **成果**：深入梳理闭环电商、引流电商、平台电商等十余种商品类型，设计并落地包含 130+ 核心字段的统一实体数据模型，规范特征的生产与消费标准。搭建基于 MQ 的实时特征流与离线特征入库链路，支持日均 TB 级特征数据的高效处理与同步，将特征需求迭代上线周期从「周级」缩短至「天级」。推动与上游数据方合作，引入并评估新数据源，为算法模型提供丰富、稳定、高质量的特征输入，助力核心模型迭代效率提升约 40%。
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### 巨量引擎 APP & 广告平台效率工具 · 后端研发负责人
*2021.10 – 2024.02*
- **技术管理与架构升级**：负责两个核心方向的后端研发与团队管理；主导后端系统整体重构（由 Python 迁移至 Go），建立高标准代码质量体系，将单元测试覆盖率提升并稳定在 70%+，提升系统稳定性与团队开发效率。
- **平台化能力建设**：设计并构建新版巨量引擎 APP 平台化能力，支撑千川、
*2025.12 – 至今*
- **背景**：证券从业资格考试受众广、刚需强，主流产品多以高价课程为主；同时存在大量价格敏感、更愿意为「高效备考工具」与 AI 辅助学习付费的考生。产品以 AI-first、低价订阅、不卖课为差异化，首版聚焦一般从业资格考试。
- **职责**：参与产品 0 到 1 与技术架构落地，建设后端网关与业务 API、AI 编排服务（答疑与陪练链路）、RAG 检索服务，并支撑微信小程序与 Android 等客户端接入。
- **成果**：明确「AI 全程陪练」（答疑、错题复盘、学习规划等）贯穿学习场景的产品形态；采用「免费基础功能 + 付费 AI 陪练」的订阅模式，保证免费用户仍能完成题库、计划、错题等核心备考闭环；技术侧规划 Gateway、AI 编排、RAG 检索与多端（微信小程序、Android 等）协同的分层架构，为后续扩展至期货、银行、基金等金融类考试预留路径。
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### 临境智投 · A 股量化分析与回测产品
*2025.12 – 至今*
- **背景**：打造面向 A 股的专业量化分析平台，集历史回测、策略研究与数据可视化于一体，为个人到机构的投资者提供一站式、数据驱动的决策工具，用于科学验证交易思想、优化投资策略。
- **职责**：参与产品定义与整体技术落地，覆盖历史回测、策略研究、数据可视化等核心链路的工程实现与迭代。
- **成果**：建设集历史回测、策略研究与数据可视化于一体的模拟分析能力，为个人到机构用户提供一站式、数据驱动的决策工具，支撑交易思想的验证与策略优化。
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### 平台电商 DPA 投放实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：为支持平台电商客户基于商品库（SKU/SPU）进行大规模、自动化广告投放，需从 0 到 1 构建 DPA（动态产品广告）投放能力。提升 SDPA 投放链路的客户渗透率、SPU 覆盖率，评估和解决扩量过程中可能引起的潜在问题。
- **职责**：主导投放链路的核心架构设计与实现，并负责与检索、渲染等团队的技术对接。
- **成果**：从 0 到 1 参与 SDPA/DPA 系统设计方案，基于千鲟实现条件选品、广告创编等多个核心功能，引入多家头部客户，承载日均超百万预算。针对扩量过程中的性能瓶颈，通过缓存策略（Redis）、异步处理等手段提升系统吞吐量（QPS），保障链路稳定性与高并发能力。与算法检索团队合作设计 DPA 召回与渲染链路，实现更灵活的选品与更精准的广告触达，在降低系统负载的情况下提升投放效率与投放性能。
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### 广告平台自动化投放策略引擎的设计与实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：将多个孤立的算法策略能力系统化、产品化，降低人工运营成本，提升广告投放效率。
- **职责**：负责策略引擎的架构设计、核心开发与多策略集成。
- **成果**：设计并实现高可扩展的自动化策略引擎，通过配置化方式集成预算分配、出价调控等 10 余种算法策略，并推动自动化投放在电商、理财、游戏等多个行业落地。将引擎能力抽象为平台基础服务，为后续自动化投放算法策略迭代奠定基础。
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### 电商行业实体库建设
*2024.03 – 2025.11*
- **背景**：解决广告链路中商品特征来源分散、格式不一导致的算法迭代效率低下问题，主导建设统一的电商实体、品牌与特征平台。
- **职责**：担任项目技术负责人，负责业务抽象、技术方案设计、核心链路实现与跨团队协调。
- **成果**：深入梳理闭环电商、引流电商、平台电商等十余种商品类型，设计并落地包含 130+ 核心字段的统一实体数据模型，规范特征的生产与消费标准。搭建基于 MQ 的实时特征流与离线特征入库链路，支持日均 TB 级特征数据的高效处理与同步，将特征需求迭代上线周期从「周级」缩短至「天级」。推动与上游数据方合作，引入并评估新数据源，为算法模型提供丰富、稳定、高质量的特征输入，助力核心模型迭代效率提升约 40%。
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### 巨量引擎 APP & 广告平台效率工具 · 后端研发负责人
*2021.10 – 2024.02*
- **技术管理与架构升级**：负责两个核心方向的后端研发与团队管理；主导后端系统整体重构（由 Python 迁移至 Go），建立高标准代码质量体系，将单元测试覆盖率提升并稳定在 70%+，提升系统稳定性与团队开发效率。
- **平台化能力建设**：设计并构建新版巨量引擎 APP 平台化能力，支撑千川、
团队情况
整包服务：
微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发
负责人：
技术专家
团队成员：
产品经理 UI设计师 iOS工程师 安卓工程师 前端工程师 后端工程师
向宇
有团队 · 可整包
技术专家 · 9年经验 · 字节跳动，蚂蚁集团
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技术能力
编程语言与全栈技术栈
我以后端见长，精通 Go 和 Java 两大主力语言，能利用 Go 的 goroutine/channel 构建高并发服务，深谙 Java 生态中的 Spring Boot/Cloud、JVM 调优与内存模型。数据层面，我熟练运用 SQL 进行复杂查询优化与索引设计，可为海量数据场景提供高效持久化方案。同时具备开阔的跨语言视野：能使用 Python 编写自动化脚本与数据工具，理解 JavaScript/TypeScript 的核心机制，并了解 C/C++ 底层原理，可在性能敏感环节深入优化。在前端与跨端领域，我熟练掌握 React 框架，熟悉组件化、Hooks 及状态管理，可独立构建高质量用户界面；具备微信小程序等跨端开发经验，能够从交互设计到接口联调实现前端与小程序端的全链路交付，真正打通全栈闭环。
中间件与数据基础设施
在消息与流处理方面，我深入实践过 Kafka 和 RocketMQ，擅长基于两者设计高吞吐、最终一致的异步解耦架构，对消息可靠性、顺序消息、延迟消息及消费幂等性有落地经验。搜索与日志方向，我能运用 ElasticSearch 进行近实时检索、聚合分析和集群调优，深刻理解倒排索引与分词策略。缓存层则熟练运用 Redis，熟谙缓存穿透、击穿、雪崩的防护，能够使用分布式锁、布隆过滤器、Lua 脚本扩展以及哨兵/集群模式构建高可用方案。主力数据库 MySQL 对我而言不止于使用，更是深入 InnoDB 引擎、MVCC、分库分表、读写分离设计的工程实践；对 DynamoDB 等 NoSQL 亦有认知，可在合适场景下灵活建模。
架构设计与开发能力
我长期负责 分布式系统设计，在 CAP 理论、数据一致性与共识算法上能做出务实的工程取舍，落地过 微服务架构 的完整演进，涵盖服务注册发现、配置中心、链路追踪与网关等高可用组件。面对 高并发处理，我能综合运用多级缓存、限流、熔断降级与异步化解耦，保障极端流量下的业务稳定。多线程编程 方面，我熟练掌握 Java JUC 与 Go 并发原语，能有效规避竞态、死锁等问题。同样覆盖 Web 开发 全流程，熟悉 RESTful、gRPC、安全防护与中间件集成，并能够协同前端 React 应用或小程序完成高效联调，交付体验流畅的服务端方案。
研发工具与工程效能
我深度使用 Git
我以后端见长，精通 Go 和 Java 两大主力语言，能利用 Go 的 goroutine/channel 构建高并发服务，深谙 Java 生态中的 Spring Boot/Cloud、JVM 调优与内存模型。数据层面，我熟练运用 SQL 进行复杂查询优化与索引设计，可为海量数据场景提供高效持久化方案。同时具备开阔的跨语言视野：能使用 Python 编写自动化脚本与数据工具，理解 JavaScript/TypeScript 的核心机制，并了解 C/C++ 底层原理，可在性能敏感环节深入优化。在前端与跨端领域，我熟练掌握 React 框架，熟悉组件化、Hooks 及状态管理，可独立构建高质量用户界面；具备微信小程序等跨端开发经验，能够从交互设计到接口联调实现前端与小程序端的全链路交付，真正打通全栈闭环。
中间件与数据基础设施
在消息与流处理方面，我深入实践过 Kafka 和 RocketMQ，擅长基于两者设计高吞吐、最终一致的异步解耦架构，对消息可靠性、顺序消息、延迟消息及消费幂等性有落地经验。搜索与日志方向，我能运用 ElasticSearch 进行近实时检索、聚合分析和集群调优，深刻理解倒排索引与分词策略。缓存层则熟练运用 Redis，熟谙缓存穿透、击穿、雪崩的防护，能够使用分布式锁、布隆过滤器、Lua 脚本扩展以及哨兵/集群模式构建高可用方案。主力数据库 MySQL 对我而言不止于使用，更是深入 InnoDB 引擎、MVCC、分库分表、读写分离设计的工程实践；对 DynamoDB 等 NoSQL 亦有认知，可在合适场景下灵活建模。
架构设计与开发能力
我长期负责 分布式系统设计，在 CAP 理论、数据一致性与共识算法上能做出务实的工程取舍，落地过 微服务架构 的完整演进，涵盖服务注册发现、配置中心、链路追踪与网关等高可用组件。面对 高并发处理，我能综合运用多级缓存、限流、熔断降级与异步化解耦，保障极端流量下的业务稳定。多线程编程 方面，我熟练掌握 Java JUC 与 Go 并发原语，能有效规避竞态、死锁等问题。同样覆盖 Web 开发 全流程，熟悉 RESTful、gRPC、安全防护与中间件集成，并能够协同前端 React 应用或小程序完成高效联调，交付体验流畅的服务端方案。
研发工具与工程效能
我深度使用 Git
项目经验
### 临境智考 · AI 备考应用
*2025.12 – 至今*
- **背景**：证券从业资格考试受众广、刚需强，主流产品多以高价课程为主；同时存在大量价格敏感、更愿意为「高效备考工具」与 AI 辅助学习付费的考生。产品以 AI-first、低价订阅、不卖课为差异化，首版聚焦一般从业资格考试。
- **职责**：参与产品 0 到 1 与技术架构落地，建设后端网关与业务 API、AI 编排服务（答疑与陪练链路）、RAG 检索服务，并支撑微信小程序与 Android 等客户端接入。
- **成果**：明确「AI 全程陪练」（答疑、错题复盘、学习规划等）贯穿学习场景的产品形态；采用「免费基础功能 + 付费 AI 陪练」的订阅模式，保证免费用户仍能完成题库、计划、错题等核心备考闭环；技术侧规划 Gateway、AI 编排、RAG 检索与多端（微信小程序、Android 等）协同的分层架构，为后续扩展至期货、银行、基金等金融类考试预留路径。
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### 临境智投 · A 股量化分析与回测产品
*2025.12 – 至今*
- **背景**：打造面向 A 股的专业量化分析平台，集历史回测、策略研究与数据可视化于一体，为个人到机构的投资者提供一站式、数据驱动的决策工具，用于科学验证交易思想、优化投资策略。
- **职责**：参与产品定义与整体技术落地，覆盖历史回测、策略研究、数据可视化等核心链路的工程实现与迭代。
- **成果**：建设集历史回测、策略研究与数据可视化于一体的模拟分析能力，为个人到机构用户提供一站式、数据驱动的决策工具，支撑交易思想的验证与策略优化。
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### 平台电商 DPA 投放实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：为支持平台电商客户基于商品库（SKU/SPU）进行大规模、自动化广告投放，需从 0 到 1 构建 DPA（动态产品广告）投放能力。提升 SDPA 投放链路的客户渗透率、SPU 覆盖率，评估和解决扩量过程中可能引起的潜在问题。
- **职责**：主导投放链路的核心架构设计与实现，并负责与检索、渲染等团队的技术对接。
- **成果**：从 0 到 1 参与 SDPA/DPA 系统设计方案，基于千鲟实现条件选品、广告创编等多个核心功能，引入多家头部客户，承载日均超百万预算。针对扩量过程中的性能瓶颈，通过缓存策略（Redis）、异步处理等手段提升系统吞吐量（QPS），保障链路稳定性与高并发能力。与算法检索团队合作设计 DPA 召回与渲染链路，实现更灵活的选品与更精准的广告触达，在降低系统负载的情况下提升投放效率与投放性能。
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### 广告平台自动化投放策略引擎的设计与实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：将多个孤立的算法策略能力系统化、产品化，降低人工运营成本，提升广告投放效率。
- **职责**：负责策略引擎的架构设计、核心开发与多策略集成。
- **成果**：设计并实现高可扩展的自动化策略引擎，通过配置化方式集成预算分配、出价调控等 10 余种算法策略，并推动自动化投放在电商、理财、游戏等多个行业落地。将引擎能力抽象为平台基础服务，为后续自动化投放算法策略迭代奠定基础。
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### 电商行业实体库建设
*2024.03 – 2025.11*
- **背景**：解决广告链路中商品特征来源分散、格式不一导致的算法迭代效率低下问题，主导建设统一的电商实体、品牌与特征平台。
- **职责**：担任项目技术负责人，负责业务抽象、技术方案设计、核心链路实现与跨团队协调。
- **成果**：深入梳理闭环电商、引流电商、平台电商等十余种商品类型，设计并落地包含 130+ 核心字段的统一实体数据模型，规范特征的生产与消费标准。搭建基于 MQ 的实时特征流与离线特征入库链路，支持日均 TB 级特征数据的高效处理与同步，将特征需求迭代上线周期从「周级」缩短至「天级」。推动与上游数据方合作，引入并评估新数据源，为算法模型提供丰富、稳定、高质量的特征输入，助力核心模型迭代效率提升约 40%。
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### 巨量引擎 APP & 广告平台效率工具 · 后端研发负责人
*2021.10 – 2024.02*
- **技术管理与架构升级**：负责两个核心方向的后端研发与团队管理；主导后端系统整体重构（由 Python 迁移至 Go），建立高标准代码质量体系，将单元测试覆盖率提升并稳定在 70%+，提升系统稳定性与团队开发效率。
- **平台化能力建设**：设计并构建新版巨量引擎 APP 平台化能力，支撑千川、
*2025.12 – 至今*
- **背景**：证券从业资格考试受众广、刚需强，主流产品多以高价课程为主；同时存在大量价格敏感、更愿意为「高效备考工具」与 AI 辅助学习付费的考生。产品以 AI-first、低价订阅、不卖课为差异化，首版聚焦一般从业资格考试。
- **职责**：参与产品 0 到 1 与技术架构落地，建设后端网关与业务 API、AI 编排服务（答疑与陪练链路）、RAG 检索服务，并支撑微信小程序与 Android 等客户端接入。
- **成果**：明确「AI 全程陪练」（答疑、错题复盘、学习规划等）贯穿学习场景的产品形态；采用「免费基础功能 + 付费 AI 陪练」的订阅模式，保证免费用户仍能完成题库、计划、错题等核心备考闭环；技术侧规划 Gateway、AI 编排、RAG 检索与多端（微信小程序、Android 等）协同的分层架构，为后续扩展至期货、银行、基金等金融类考试预留路径。
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### 临境智投 · A 股量化分析与回测产品
*2025.12 – 至今*
- **背景**：打造面向 A 股的专业量化分析平台，集历史回测、策略研究与数据可视化于一体，为个人到机构的投资者提供一站式、数据驱动的决策工具，用于科学验证交易思想、优化投资策略。
- **职责**：参与产品定义与整体技术落地，覆盖历史回测、策略研究、数据可视化等核心链路的工程实现与迭代。
- **成果**：建设集历史回测、策略研究与数据可视化于一体的模拟分析能力，为个人到机构用户提供一站式、数据驱动的决策工具，支撑交易思想的验证与策略优化。
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### 平台电商 DPA 投放实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：为支持平台电商客户基于商品库（SKU/SPU）进行大规模、自动化广告投放，需从 0 到 1 构建 DPA（动态产品广告）投放能力。提升 SDPA 投放链路的客户渗透率、SPU 覆盖率，评估和解决扩量过程中可能引起的潜在问题。
- **职责**：主导投放链路的核心架构设计与实现，并负责与检索、渲染等团队的技术对接。
- **成果**：从 0 到 1 参与 SDPA/DPA 系统设计方案，基于千鲟实现条件选品、广告创编等多个核心功能，引入多家头部客户，承载日均超百万预算。针对扩量过程中的性能瓶颈，通过缓存策略（Redis）、异步处理等手段提升系统吞吐量（QPS），保障链路稳定性与高并发能力。与算法检索团队合作设计 DPA 召回与渲染链路，实现更灵活的选品与更精准的广告触达，在降低系统负载的情况下提升投放效率与投放性能。
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### 广告平台自动化投放策略引擎的设计与实现
*2025.01 – 2025.11*
- **背景**：将多个孤立的算法策略能力系统化、产品化，降低人工运营成本，提升广告投放效率。
- **职责**：负责策略引擎的架构设计、核心开发与多策略集成。
- **成果**：设计并实现高可扩展的自动化策略引擎，通过配置化方式集成预算分配、出价调控等 10 余种算法策略，并推动自动化投放在电商、理财、游戏等多个行业落地。将引擎能力抽象为平台基础服务，为后续自动化投放算法策略迭代奠定基础。
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### 电商行业实体库建设
*2024.03 – 2025.11*
- **背景**：解决广告链路中商品特征来源分散、格式不一导致的算法迭代效率低下问题，主导建设统一的电商实体、品牌与特征平台。
- **职责**：担任项目技术负责人，负责业务抽象、技术方案设计、核心链路实现与跨团队协调。
- **成果**：深入梳理闭环电商、引流电商、平台电商等十余种商品类型，设计并落地包含 130+ 核心字段的统一实体数据模型，规范特征的生产与消费标准。搭建基于 MQ 的实时特征流与离线特征入库链路，支持日均 TB 级特征数据的高效处理与同步，将特征需求迭代上线周期从「周级」缩短至「天级」。推动与上游数据方合作，引入并评估新数据源，为算法模型提供丰富、稳定、高质量的特征输入，助力核心模型迭代效率提升约 40%。
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### 巨量引擎 APP & 广告平台效率工具 · 后端研发负责人
*2021.10 – 2024.02*
- **技术管理与架构升级**：负责两个核心方向的后端研发与团队管理；主导后端系统整体重构（由 Python 迁移至 Go），建立高标准代码质量体系，将单元测试覆盖率提升并稳定在 70%+，提升系统稳定性与团队开发效率。
- **平台化能力建设**：设计并构建新版巨量引擎 APP 平台化能力，支撑千川、
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(技术专家)
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核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
iOS工程师 ·
安卓工程师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
立即沟通
