JING
架构师
美团、快手 · 10年经验
日薪：
￥2000/8h
地点：
北京 海淀
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
具备十年以上大型互联网平台Java后端架构与研发经验，技术栈覆盖全链路，擅长高并发、高可用分布式系统设计与落地。核心语言能力：Java（JDK8-21）深度掌握，熟悉JVM内存模型、GC调优、类加载
机制及字节码增强技术。框架层面：Spring Boot/Spring Cloud微服务全家桶实战，MyBatis-Plus/JPA数据持久化，Dubbo/gRPC服务治理，Kafka/RabbitMQ消息中间件异步解耦。架构设计：领域驱动设计
（DDD）落地经验，服务拆分与边界划定，分布式事务（Seata/TCC/Saga），限流熔断降级（Sentinel/Hystrix），网关路由（Spring Cloud Gateway/Kong）。数据层：MySQL索引优化与分库分表（Shard
ingSphere），Redis多模式缓存与分布式锁，ElasticSearch全文检索与聚合分析，ClickHouse/StarRocks海量OLAP查询。基础设施：Kubernetes容器编排与Service
Mesh，Docker镜像构建，CI/CD流水线（Jenkins/GitLab Runner），Prometheus+Grafana可观测体系。工程效能：复杂系统性能调优（线程池/连接池/缓存策略），慢SQL诊断与治理，全链路压测与容量
规划，故障应急预案与熔断演练。辅助技能：Python脚本化运维与数据分析，前端Vue/React基础联调，Protobuf/Avro序列化方案选型，Git分支策略与代码审查规范。具备从0到1技术选型决策、从1到N
性能演进治理的完整闭环能力，习惯以ROI视角权衡技术投入，追求简约而非过度工程。
机制及字节码增强技术。框架层面：Spring Boot/Spring Cloud微服务全家桶实战，MyBatis-Plus/JPA数据持久化，Dubbo/gRPC服务治理，Kafka/RabbitMQ消息中间件异步解耦。架构设计：领域驱动设计
（DDD）落地经验，服务拆分与边界划定，分布式事务（Seata/TCC/Saga），限流熔断降级（Sentinel/Hystrix），网关路由（Spring Cloud Gateway/Kong）。数据层：MySQL索引优化与分库分表（Shard
ingSphere），Redis多模式缓存与分布式锁，ElasticSearch全文检索与聚合分析，ClickHouse/StarRocks海量OLAP查询。基础设施：Kubernetes容器编排与Service
Mesh，Docker镜像构建，CI/CD流水线（Jenkins/GitLab Runner），Prometheus+Grafana可观测体系。工程效能：复杂系统性能调优（线程池/连接池/缓存策略），慢SQL诊断与治理，全链路压测与容量
规划，故障应急预案与熔断演练。辅助技能：Python脚本化运维与数据分析，前端Vue/React基础联调，Protobuf/Avro序列化方案选型，Git分支策略与代码审查规范。具备从0到1技术选型决策、从1到N
性能演进治理的完整闭环能力，习惯以ROI视角权衡技术投入，追求简约而非过度工程。
项目经验
项目一：企业级智能数据中台建设
担任核心架构师，主导从零搭建服务于全集团数十个业务线的数据中台体系。整体架构采用"采集-计算-服务-治理"四层模型，日均处理数据量超50TB，服务SLA达99.95%。采集层：基于Flink+Kafka构建
实时数据管道，支持日志、埋点、业务库Binlog三类源头毫秒级接入，自研Schema Registry实现字段变更无感迁移。计算层：离线调度基于Airflow+Spark，实时计算依托Flink
SQL双流Join与窗口聚合，建设统一指标语义层（OneID/OneModel），消除跨域口径歧义。服务层：通过Spring Cloud微服务集群对外暴露统一数据API，支持即席查询（ClickHouse引擎）、指标订阅、报
表渲染等场景，QPS峰值5万+。治理层：自研数据血缘追踪引擎（基于AST解析+图数据库Neo4j），实现字段级溯源与影响分析；质量巡检框架覆盖7类规则（空值/阈值/波动/一致性等），异常自动阻断下
游任务。个人核心贡献：设计指标管理子系统的DDD领域模型（定义/派生/复合三类指标元数据），驱动指标从注册、审核、发布到退出的全生命周期管控，将跨团队指标对齐周期从2周缩短至2天。
项目二：实时数据分析平台（BI智能化方向）
作为技术负责人，承建面向业务分析师的智能BI分析平台，日均查询请求超百万次。平台核心能力：语义化查询——用户以自然语言描述分析意图，后端经NLP意图解析+Text2SQL引擎自动生成SQL，查询结
果支持20+可视化图表一键渲染。技术架构：前端Vue3+ECharts/D3.js动态图表引擎，后端Spring Boot网关层负责权限校验与查询路由，分析引擎层对接ClickHouse（OLAP秒级响应）与MySQL（维度元数
据），AI推理层部署大模型微服务（Prompt编排+Schema注入+SQL校验三阶段流水线），推理延迟控制在3秒内。个人核心贡献：主导Text2SQL引擎的Prompt工程与Schema上下文组装策略，将单表查询准确
率从初期60%提升至88%；设计查询缓存与预计算机制（热点Query自动物化视图），P95响应时间从8秒降至1.2秒；建设审计日志与敏感数据脱敏拦截链路，通过合规评审。
项目三：数据资产目录与元数据管理平台
牵头建设集团级数据资产目录系统，接入6个数据源、30万+表资产，实现"找数据-用数据-评数据"一站式闭环。技术方案：元数据采集采用自研Scanner插件体系（支持Hive/MySQL/ClickHouse/Kafka等）
，增量同步基于Binlog+时间水印双保障；搜索引擎基于ElasticSea
担任核心架构师，主导从零搭建服务于全集团数十个业务线的数据中台体系。整体架构采用"采集-计算-服务-治理"四层模型，日均处理数据量超50TB，服务SLA达99.95%。采集层：基于Flink+Kafka构建
实时数据管道，支持日志、埋点、业务库Binlog三类源头毫秒级接入，自研Schema Registry实现字段变更无感迁移。计算层：离线调度基于Airflow+Spark，实时计算依托Flink
SQL双流Join与窗口聚合，建设统一指标语义层（OneID/OneModel），消除跨域口径歧义。服务层：通过Spring Cloud微服务集群对外暴露统一数据API，支持即席查询（ClickHouse引擎）、指标订阅、报
表渲染等场景，QPS峰值5万+。治理层：自研数据血缘追踪引擎（基于AST解析+图数据库Neo4j），实现字段级溯源与影响分析；质量巡检框架覆盖7类规则（空值/阈值/波动/一致性等），异常自动阻断下
游任务。个人核心贡献：设计指标管理子系统的DDD领域模型（定义/派生/复合三类指标元数据），驱动指标从注册、审核、发布到退出的全生命周期管控，将跨团队指标对齐周期从2周缩短至2天。
项目二：实时数据分析平台（BI智能化方向）
作为技术负责人，承建面向业务分析师的智能BI分析平台，日均查询请求超百万次。平台核心能力：语义化查询——用户以自然语言描述分析意图，后端经NLP意图解析+Text2SQL引擎自动生成SQL，查询结
果支持20+可视化图表一键渲染。技术架构：前端Vue3+ECharts/D3.js动态图表引擎，后端Spring Boot网关层负责权限校验与查询路由，分析引擎层对接ClickHouse（OLAP秒级响应）与MySQL（维度元数
据），AI推理层部署大模型微服务（Prompt编排+Schema注入+SQL校验三阶段流水线），推理延迟控制在3秒内。个人核心贡献：主导Text2SQL引擎的Prompt工程与Schema上下文组装策略，将单表查询准确
率从初期60%提升至88%；设计查询缓存与预计算机制（热点Query自动物化视图），P95响应时间从8秒降至1.2秒；建设审计日志与敏感数据脱敏拦截链路，通过合规评审。
项目三：数据资产目录与元数据管理平台
牵头建设集团级数据资产目录系统，接入6个数据源、30万+表资产，实现"找数据-用数据-评数据"一站式闭环。技术方案：元数据采集采用自研Scanner插件体系（支持Hive/MySQL/ClickHouse/Kafka等）
，增量同步基于Binlog+时间水印双保障；搜索引擎基于ElasticSea
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架构师 · 10年经验 · 美团、快手
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技术能力
具备十年以上大型互联网平台Java后端架构与研发经验，技术栈覆盖全链路，擅长高并发、高可用分布式系统设计与落地。核心语言能力：Java（JDK8-21）深度掌握，熟悉JVM内存模型、GC调优、类加载
机制及字节码增强技术。框架层面：Spring Boot/Spring Cloud微服务全家桶实战，MyBatis-Plus/JPA数据持久化，Dubbo/gRPC服务治理，Kafka/RabbitMQ消息中间件异步解耦。架构设计：领域驱动设计
（DDD）落地经验，服务拆分与边界划定，分布式事务（Seata/TCC/Saga），限流熔断降级（Sentinel/Hystrix），网关路由（Spring Cloud Gateway/Kong）。数据层：MySQL索引优化与分库分表（Shard
ingSphere），Redis多模式缓存与分布式锁，ElasticSearch全文检索与聚合分析，ClickHouse/StarRocks海量OLAP查询。基础设施：Kubernetes容器编排与Service
Mesh，Docker镜像构建，CI/CD流水线（Jenkins/GitLab Runner），Prometheus+Grafana可观测体系。工程效能：复杂系统性能调优（线程池/连接池/缓存策略），慢SQL诊断与治理，全链路压测与容量
规划，故障应急预案与熔断演练。辅助技能：Python脚本化运维与数据分析，前端Vue/React基础联调，Protobuf/Avro序列化方案选型，Git分支策略与代码审查规范。具备从0到1技术选型决策、从1到N
性能演进治理的完整闭环能力，习惯以ROI视角权衡技术投入，追求简约而非过度工程。
机制及字节码增强技术。框架层面：Spring Boot/Spring Cloud微服务全家桶实战，MyBatis-Plus/JPA数据持久化，Dubbo/gRPC服务治理，Kafka/RabbitMQ消息中间件异步解耦。架构设计：领域驱动设计
（DDD）落地经验，服务拆分与边界划定，分布式事务（Seata/TCC/Saga），限流熔断降级（Sentinel/Hystrix），网关路由（Spring Cloud Gateway/Kong）。数据层：MySQL索引优化与分库分表（Shard
ingSphere），Redis多模式缓存与分布式锁，ElasticSearch全文检索与聚合分析，ClickHouse/StarRocks海量OLAP查询。基础设施：Kubernetes容器编排与Service
Mesh，Docker镜像构建，CI/CD流水线（Jenkins/GitLab Runner），Prometheus+Grafana可观测体系。工程效能：复杂系统性能调优（线程池/连接池/缓存策略），慢SQL诊断与治理，全链路压测与容量
规划，故障应急预案与熔断演练。辅助技能：Python脚本化运维与数据分析，前端Vue/React基础联调，Protobuf/Avro序列化方案选型，Git分支策略与代码审查规范。具备从0到1技术选型决策、从1到N
性能演进治理的完整闭环能力，习惯以ROI视角权衡技术投入，追求简约而非过度工程。
项目经验
项目一：企业级智能数据中台建设
担任核心架构师，主导从零搭建服务于全集团数十个业务线的数据中台体系。整体架构采用"采集-计算-服务-治理"四层模型，日均处理数据量超50TB，服务SLA达99.95%。采集层：基于Flink+Kafka构建
实时数据管道，支持日志、埋点、业务库Binlog三类源头毫秒级接入，自研Schema Registry实现字段变更无感迁移。计算层：离线调度基于Airflow+Spark，实时计算依托Flink
SQL双流Join与窗口聚合，建设统一指标语义层（OneID/OneModel），消除跨域口径歧义。服务层：通过Spring Cloud微服务集群对外暴露统一数据API，支持即席查询（ClickHouse引擎）、指标订阅、报
表渲染等场景，QPS峰值5万+。治理层：自研数据血缘追踪引擎（基于AST解析+图数据库Neo4j），实现字段级溯源与影响分析；质量巡检框架覆盖7类规则（空值/阈值/波动/一致性等），异常自动阻断下
游任务。个人核心贡献：设计指标管理子系统的DDD领域模型（定义/派生/复合三类指标元数据），驱动指标从注册、审核、发布到退出的全生命周期管控，将跨团队指标对齐周期从2周缩短至2天。
项目二：实时数据分析平台（BI智能化方向）
作为技术负责人，承建面向业务分析师的智能BI分析平台，日均查询请求超百万次。平台核心能力：语义化查询——用户以自然语言描述分析意图，后端经NLP意图解析+Text2SQL引擎自动生成SQL，查询结
果支持20+可视化图表一键渲染。技术架构：前端Vue3+ECharts/D3.js动态图表引擎，后端Spring Boot网关层负责权限校验与查询路由，分析引擎层对接ClickHouse（OLAP秒级响应）与MySQL（维度元数
据），AI推理层部署大模型微服务（Prompt编排+Schema注入+SQL校验三阶段流水线），推理延迟控制在3秒内。个人核心贡献：主导Text2SQL引擎的Prompt工程与Schema上下文组装策略，将单表查询准确
率从初期60%提升至88%；设计查询缓存与预计算机制（热点Query自动物化视图），P95响应时间从8秒降至1.2秒；建设审计日志与敏感数据脱敏拦截链路，通过合规评审。
项目三：数据资产目录与元数据管理平台
牵头建设集团级数据资产目录系统，接入6个数据源、30万+表资产，实现"找数据-用数据-评数据"一站式闭环。技术方案：元数据采集采用自研Scanner插件体系（支持Hive/MySQL/ClickHouse/Kafka等）
，增量同步基于Binlog+时间水印双保障；搜索引擎基于ElasticSea
担任核心架构师，主导从零搭建服务于全集团数十个业务线的数据中台体系。整体架构采用"采集-计算-服务-治理"四层模型，日均处理数据量超50TB，服务SLA达99.95%。采集层：基于Flink+Kafka构建
实时数据管道，支持日志、埋点、业务库Binlog三类源头毫秒级接入，自研Schema Registry实现字段变更无感迁移。计算层：离线调度基于Airflow+Spark，实时计算依托Flink
SQL双流Join与窗口聚合，建设统一指标语义层（OneID/OneModel），消除跨域口径歧义。服务层：通过Spring Cloud微服务集群对外暴露统一数据API，支持即席查询（ClickHouse引擎）、指标订阅、报
表渲染等场景，QPS峰值5万+。治理层：自研数据血缘追踪引擎（基于AST解析+图数据库Neo4j），实现字段级溯源与影响分析；质量巡检框架覆盖7类规则（空值/阈值/波动/一致性等），异常自动阻断下
游任务。个人核心贡献：设计指标管理子系统的DDD领域模型（定义/派生/复合三类指标元数据），驱动指标从注册、审核、发布到退出的全生命周期管控，将跨团队指标对齐周期从2周缩短至2天。
项目二：实时数据分析平台（BI智能化方向）
作为技术负责人，承建面向业务分析师的智能BI分析平台，日均查询请求超百万次。平台核心能力：语义化查询——用户以自然语言描述分析意图，后端经NLP意图解析+Text2SQL引擎自动生成SQL，查询结
果支持20+可视化图表一键渲染。技术架构：前端Vue3+ECharts/D3.js动态图表引擎，后端Spring Boot网关层负责权限校验与查询路由，分析引擎层对接ClickHouse（OLAP秒级响应）与MySQL（维度元数
据），AI推理层部署大模型微服务（Prompt编排+Schema注入+SQL校验三阶段流水线），推理延迟控制在3秒内。个人核心贡献：主导Text2SQL引擎的Prompt工程与Schema上下文组装策略，将单表查询准确
率从初期60%提升至88%；设计查询缓存与预计算机制（热点Query自动物化视图），P95响应时间从8秒降至1.2秒；建设审计日志与敏感数据脱敏拦截链路，通过合规评审。
项目三：数据资产目录与元数据管理平台
牵头建设集团级数据资产目录系统，接入6个数据源、30万+表资产，实现"找数据-用数据-评数据"一站式闭环。技术方案：元数据采集采用自研Scanner插件体系（支持Hive/MySQL/ClickHouse/Kafka等）
，增量同步基于Binlog+时间水印双保障；搜索引擎基于ElasticSea
案例展示
互联网行业领先的DataAgent系统
1. 主导 Data Agent 从 0 到 1 的架构设计与核心模块开发，搭建了通用 Agent 底座 + 数据领域工具集的双层架构； 2、基于 Java+SpringBoot 构建平台 SaaS 服务端，实现用户管理、权限控制、多租户隔离、计费与资源调度能力； 3. 针对
互联网大厂的数据集成平台
1. 支持多数据源（MySQL/Redis/ 对象存储）到数据仓库的实时 / 离线同步，兼容全量、增量、CDC 等多种同步模式； 2. 提供可视化任务配置、监控告警、失败重试与自动灾备能力； 3. 内置流量削峰、限速保护与数据校验机制，保障每日 PB 级数据流的高效、稳定传输
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