ID:420408

👉翱翔☁

  • 公司信息:
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 周六
  • 周日
  • 所在区域:
  • 福州
  • 全区

技术能力

在系统学习Java的过程中,我夯实了核心基础,深入掌握集合框架、多线程与JUC并发工具,理解JVM内存结构、类加载及GC调优,善用Lambda、Stream等新特性编写高效代码。框架层面,精通Spring Boot、Spring MVC与MyBatis/MyBatis-Plus,能整合Spring Security构建安全的RESTful服务,并借助AOP实现日志与权限控制。数据层方面,熟悉MySQL索引优化、SQL调优、事务隔离机制,具备分库分表意识;掌握Redis缓存穿透/击穿/雪崩应对、持久化策略及分布式锁实现。中间件方面,了解RabbitMQ/Kafka的消息可靠性、顺序性与幂等消费设计。我注重代码质量,严格遵循设计模式与编码规范,编写单元测试,并深入阅读Spring IoC/AOP源码以理解底层原理。工程方面,熟练运用Git、Maven、Docker及Linux,能独立完成应用的容器化部署与排查。目前在扩展ai相关内容,可以更快的完成工作内容。

项目经验

在扎实的Java全栈与微服务基础上,我进一步拓展了AI工程化能力,熟练运用Spring AI、LangChain4j等框架构建大模型应用,掌握RAG(检索增强生成)架构、向量数据库(Milvus/Elasticsearch)以及Prompt工程,并能通过TensorFlow Serving或ONNX Runtime部署深度学习模型。基于此,完成了以下项目实践:
1. 智能客服与知识库系统
基于Spring Boot + Spring AI,集成Qwen/OpenAI大模型,通过Elasticsearch实现文档向量检索,打造企业级RAG问答。利用Redis管理多轮对话上下文,结合Sentinel进行限流熔断,实现了7x24小时精准应答,问题解决率提升约40%。
2. 实时行为分析与推荐引擎
采用Spring Cloud Alibaba微服务架构,Kafka接入用户点击流,Flink实时处理。核心算法侧,通过gRPC调用Python端部署的DeepFM模型服务,生成个性化推荐;结果缓存至Redis并推送,融合协同过滤与深度学习,显著提升点击转化率。
3. 智能代码审查助手
基于JavaParser解析Git提交代码的AST,再调用大模型API对语义、规范进行深度审查,自动生成修复建议并评论到GitLab MR。利用RabbitMQ异步处理审查任务,AOP记录耗时,将人工审查效率提升了50%。

信用行为

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