于涵

技术总监
北京深维数科科技有限公司 · 6年经验
于涵
日薪: ¥700/8h
地点: 北京 朝阳
时间: 下班后周六周日可工作日远程
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AI 技能提取 | 微服务 高并发 分布式 Java DevOps 测试
拥有6年互联网技术研发与团队管理经验,现任公司技术总监,核心主导企业级即时通讯软件从0到1的全流程搭建,覆盖产品需求梳理、架构设计、后端开发、前端编码、测试落地到运维上线全链路,独立统筹所有核心模块工作,成功交付稳定运行的可商用通讯产品。

深耕Java后端技术领域,对不同并发量级场景下的技术选型拥有丰富的落地经验,可根据业务增长阶段匹配最适配的架构方案,精通微服务架构设计、高并发系统调优、分布式存储方案,能够针对业务场景设计高可用、可扩展的技术架构;拥抱AI开发新范式,熟练借助AI工具提升全流程研发效率,前端开发全程结合AI辅助生成与优化代码,可独立快速完成前端功能落地;尤其擅长使用Claude Code自定义开发技能集,针对项目场景封装专属开发工具链,大幅提升开发效率与代码质量,熟练掌握各类主流研发协作与DevOps工具,能够快速搭建标准化研发流程。

核心负责公司自研企业级通讯软件从0到1全流程搭建,独立统筹产品、开发、测试、运维全模块工作,主导产品方向定义、技术架构选型与全链路研发落地:
1.全流程0-1搭建与分级技术选型:从产品需求调研、用户规模预判开始,独立完成产品原型设计、功能排期、分级技术选型、开发落地、测试闭环到上线运维全流程,针对初期万级、中期十万级、远期百万级并发场景设计分步扩容方案,仅用8个月完成MVP版本上线落地商用,目前产品稳定支持超10万并发在线用户,消息投递成功率达99.99%;
2.适配并发增长的架构演进:在项目初期用户量级较小的阶段,采用单体分层架构保障开发效率,降低运维成本;当并发量级突破万级后,快速拆分核心通讯模块与非核心业务模块,引入分布式缓存Redis缓解数据库压力,通过Nginx实现负载均衡,支撑并发量翻十倍的业务增长;当并发量级突破十万级后,完成分库分表拆分与消息队列削峰,引入分布式锁解决并发冲突,目前可支撑百万级在线用户的扩容需求;针对不同并发量级灵活选择架构方案,既避免了过度设计造成的资源浪费,也保障了业务增长下的架构可用性,对纵向扩展、横向扩展以及分布式、云原生架构的适用场景都有丰富的实战经验;
3.AI驱动研发提效:前端开发全程结合AI工具辅助编码,借助Claude Code编写自定义开发Skill封装项目通用模板、代码校验规则,自动化生成接口对接代码与通用组件,前端开发效率提升60%,代码缺陷率降低45%;自研基于Claude Code的需求转代码工作流,可直接将产品需求文档转化为可运行的前后端代码框架,大幅压缩项目启动周期;
研发流程搭建:从零搭建完善的研发管理规范与CI/CD流程,建立版本管控、自动化测试、灰度上线机制,保障项目迭代效率与稳定性,支撑产品每月3-4次的功能更新,满足业务快速迭代需求。
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于涵

技术总监 · 6年经验 · 北京深维数科科技有限公司
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技术能力

AI 技能提取 | 微服务 高并发 分布式 Java DevOps 测试
拥有6年互联网技术研发与团队管理经验,现任公司技术总监,核心主导企业级即时通讯软件从0到1的全流程搭建,覆盖产品需求梳理、架构设计、后端开发、前端编码、测试落地到运维上线全链路,独立统筹所有核心模块工作,成功交付稳定运行的可商用通讯产品。

深耕Java后端技术领域,对不同并发量级场景下的技术选型拥有丰富的落地经验,可根据业务增长阶段匹配最适配的架构方案,精通微服务架构设计、高并发系统调优、分布式存储方案,能够针对业务场景设计高可用、可扩展的技术架构;拥抱AI开发新范式,熟练借助AI工具提升全流程研发效率,前端开发全程结合AI辅助生成与优化代码,可独立快速完成前端功能落地;尤其擅长使用Claude Code自定义开发技能集,针对项目场景封装专属开发工具链,大幅提升开发效率与代码质量,熟练掌握各类主流研发协作与DevOps工具,能够快速搭建标准化研发流程。

项目经验

核心负责公司自研企业级通讯软件从0到1全流程搭建,独立统筹产品、开发、测试、运维全模块工作,主导产品方向定义、技术架构选型与全链路研发落地:
1.全流程0-1搭建与分级技术选型:从产品需求调研、用户规模预判开始,独立完成产品原型设计、功能排期、分级技术选型、开发落地、测试闭环到上线运维全流程,针对初期万级、中期十万级、远期百万级并发场景设计分步扩容方案,仅用8个月完成MVP版本上线落地商用,目前产品稳定支持超10万并发在线用户,消息投递成功率达99.99%;
2.适配并发增长的架构演进:在项目初期用户量级较小的阶段,采用单体分层架构保障开发效率,降低运维成本;当并发量级突破万级后,快速拆分核心通讯模块与非核心业务模块,引入分布式缓存Redis缓解数据库压力,通过Nginx实现负载均衡,支撑并发量翻十倍的业务增长;当并发量级突破十万级后,完成分库分表拆分与消息队列削峰,引入分布式锁解决并发冲突,目前可支撑百万级在线用户的扩容需求;针对不同并发量级灵活选择架构方案,既避免了过度设计造成的资源浪费,也保障了业务增长下的架构可用性,对纵向扩展、横向扩展以及分布式、云原生架构的适用场景都有丰富的实战经验;
3.AI驱动研发提效:前端开发全程结合AI工具辅助编码,借助Claude Code编写自定义开发Skill封装项目通用模板、代码校验规则,自动化生成接口对接代码与通用组件,前端开发效率提升60%,代码缺陷率降低45%;自研基于Claude Code的需求转代码工作流,可直接将产品需求文档转化为可运行的前后端代码框架,大幅压缩项目启动周期;
研发流程搭建:从零搭建完善的研发管理规范与CI/CD流程,建立版本管控、自动化测试、灰度上线机制,保障项目迭代效率与稳定性,支撑产品每月3-4次的功能更新,满足业务快速迭代需求。
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