青山
软件开发工程师
- 公司信息：
- 某国有企业
- 工作经验：
- 5年
- 兼职日薪：
- 500元/8小时
- 兼职时间：
- 下班后
- 周六
- 周日
- 所在区域：
- 上海
- 浦东
技术能力
精通 Java 全栈开发，涵盖 Spring Boot 后端架构设计、Vue 3 前端工程化，具备认证鉴权、风控系统、事务一致性等企业级核心模块的独立落地能力；精通Python全栈开发，擅长FastAPI异步架构、大模型推理编排与大数据组件集成
项目经验
1、游戏租号平台 | Java 8 / Spring Boot / Vue 3 / JavaFX
面向游戏玩家、号商、工作室的租号服务平台，包含Spring Boot 管理后台 API、Vue 3 管理后台 Web UI。
- 设计并实现 JWT 认证体系：自研 JwtUtil + HandlerInterceptor 拦截器，白名单路由排除，实现无状态认证；前端 Axios拦截器自动附加 Token，401 响应自动跳转登录
- 实现完整订单生命周期：待支付→已支付→进行中→已完成/已取消/已退款，7 种状态流转；@Transactional保证订单创建/支付/退款多表联动原子性，退款按实际使用时长精确计算
- 构建风控系统：登录日志采集 + @Scheduled 定时任务分析频繁登录和同设备多账号行为，自动生成风控告警并触发站内通知
- 实现安全防护机制：BCrypt 密码加密、登录失败5次自动锁定15分钟、账号数据脱敏（管理员/公开视图分离）、CORS白名单跨域控制
- 搭建 Vue 3 管理后台：Composition API + Pinia 状态管理 + Vue Router 导航守卫，Element Plus数据表格/表单校验/分页组件，Vite 开发代理与生产构建
- 采用 Maven 多模块架构：common/admin/client 三模块聚合，DTO/VO 分层隔离请求与响应，统一 Result 泛型响应封装 +
全局异常处理器
- 设计 MySQL 8.0 数据库：7 张核心表，utf8mb4 字符集，DECIMAL 精确金额字段，唯一约束与自动时间戳；集成 Druid 连接池与MyBatis Plus 分页插件；
2、HiveSQL 智能标准化生成平台
项目简介： 面向数据仓库业务用户的 HiveSQL标准化生成平台，用户通过自然语言描述数据处理需求，系统自动解析并生成符合企业规范的标准化 HiveSQL代码，并支持在线验证与自动修复。
技术栈： FastAPI / Vue3 + Element Plus / SQLAlchemy (Async ORM) / Ollama (Qwen2.5-7B) / PyHive / Jinja2 / Docker
Compose / Nginx
核心工作与技术亮点：
1. LLM 多阶段推理编排 — 设计"自然语言解析 → 真实Schema二次修正 → 模板化SQL生成"三阶段流水线，LLM仅负责意图理解和参数提取，SQL生成由Jinja2模板引擎完成，兼顾灵活性与输出规范性，显著降低幻觉率
2. SSE 流式输出与实时推理速率统计 — 后端基于 FastAPI StreamingResponse 实现SSE逐token推送，前端通过 Fetch +ReadableStream 实时渲染；推理队列内按槽位跟踪token计数与耗时，实时计算推理速率（tokens/s），首token延迟<3秒
3. HiveServer2 双连接池 + Schema LRU 缓存 —设计元数据查询池（30s超时）与SQL执行池（5min超时）分离的连接池架构，支持多数据源隔离；基于 OrderedDict 实现 TTL=24h /maxSize=500 的 LRU 缓存，避免重复查询 Hive 元数据
4. SQL 自动验证与错误分类重试 — 实现完整验证流水线：分区感知抽样建测试表 → SQL替换执行 →错误正则分类（语法/字段/类型/OOM等6类）→ LLM自动修复重试 → 业务逻辑一致性校验 →资源参数SET校验，不同错误类型配置不同重试上限
5. AES-256-GCM + HKDF 密钥派生加密 — 使用 HKDF-SHA256 从应用 SECRET_KEY 派生独立的 AES 加密密钥（不同 info 隔离JWT/AES 用途），以 AES-256-GCM 加密存储用户 Hive 密码，nonce 随机生成并前缀拼接
6. 异步全栈与并发控制 — 后端全面 async/await（SQLAlchemy async ORM + aiosqlite/asyncpg + httpx AsyncClient），推理队列Semaphore(3) + 验证队列 Semaphore(3) 控制并发；应用生命周期管理优雅关闭（信号处理 + 请求追踪 + 30s drain）
7. Jinja2 模板驱动的标准化 SQL 生成 — 按数据规模(small/medium/large)自动推荐资源参数（Map/Reduce内存、Reducer数、压缩编解码器）、存储格式（TextFile/ORC/Parquet）、分区策略和
