ironman1164
高级JAVA开发工程师 · 10年经验 · 中科星图
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技术能力
10年资深Java后端开发，具备技术管理（项目经理+架构师+开发经理）复合能力。
核心底盘： 精通 Spring Boot / Spring Cloud / Dubbo微服务架构，从0到1主导过多个省级政务与GIS平台的架构设计与全生命周期交付。熟练构建 Docker + Kubernetes + Jenkins CI/CD云原生工具链，对 Redis / PostgreSQL / MongoDB 多数据库生态及 RabbitMQ异步消息体系有深厚积累。具备分布式缓存、分布式锁、二级缓存加速等高并发场景的实战经验，主导过信创国产化（Kingbase +ARM架构）全栈迁移。
AI工程化能力： 具备 Java 与 Python 双语言能力，在真实项目中完成过深度学习训练平台的 Java↔Python 跨语言AI服务编排，覆盖模型训练调度 、推理服务化与GPU并行计算管理。熟悉AI视觉在视频监测场景的工程落地——流媒体采集→逐帧解译→FFmpeg推流→HLS播出的全链路实现。近期持续深耕AI工程化（MLOps）与大模型应用，正在构建企业级智能知识库与Agent系统，目标将大模型能力融入传统Java企业级技术栈。
管理能力： 具备需求分析、技术选型、架构设计到交付验收的全链路主导能力，带过团队、做过技术预研、建过代码审查与知识分享机制，能独立对项目结果负责。善用AI辅助开发工具提效，以"AI加速+人工把关"模式缩短交付周期。
核心底盘： 精通 Spring Boot / Spring Cloud / Dubbo微服务架构，从0到1主导过多个省级政务与GIS平台的架构设计与全生命周期交付。熟练构建 Docker + Kubernetes + Jenkins CI/CD云原生工具链，对 Redis / PostgreSQL / MongoDB 多数据库生态及 RabbitMQ异步消息体系有深厚积累。具备分布式缓存、分布式锁、二级缓存加速等高并发场景的实战经验，主导过信创国产化（Kingbase +ARM架构）全栈迁移。
AI工程化能力： 具备 Java 与 Python 双语言能力，在真实项目中完成过深度学习训练平台的 Java↔Python 跨语言AI服务编排，覆盖模型训练调度 、推理服务化与GPU并行计算管理。熟悉AI视觉在视频监测场景的工程落地——流媒体采集→逐帧解译→FFmpeg推流→HLS播出的全链路实现。近期持续深耕AI工程化（MLOps）与大模型应用，正在构建企业级智能知识库与Agent系统，目标将大模型能力融入传统Java企业级技术栈。
管理能力： 具备需求分析、技术选型、架构设计到交付验收的全链路主导能力，带过团队、做过技术预研、建过代码审查与知识分享机制，能独立对项目结果负责。善用AI辅助开发工具提效，以"AI加速+人工把关"模式缩短交付周期。
项目经验
从事 Java 后端开发 10年，具备从架构设计到交付验收的全链路主导能力，以下为三个代表性项目：
AI训练平台： 主导后端微服务架构（Spring Boot / Spring Cloud），深度对接 Python AI 源码完成 Java↔Python
跨语言服务编排，覆盖样本采编、多GPU并行训练调度、模型评估到推理部署的AI全链路。RabbitMQ 异步任务分发，Redis 缓存元数据，PostgreSQL 管理模型版本。完成 Docker Compose（Linux）+ EXE（Windows）双环境部署，以及 Kingbase + ARM 架构信创适配。
AI视频监测系统： 基于 Spring Boot + JPA 搭建后端，自建 Nginx + FFmpeg 流媒体服务。核心链路：铁塔探头直播流 → AI逐帧解译 → FFmpeg推流 → HLS实时播出。支持照片与视频双模式AI目标检测，MinIO 管理历史影像用于违法证据固定。Python Flask 编写文件微服务，实现Java + Python 多语言协作。
GIS分布式渲染平台： 通过 JNA 打通 Java 与 C++ 渲染引擎跨语言交互，设计 Redis + MongoDB 二级缓存体系，分布式锁保证多实例缓存幂等。搭建 Jenkins + K8s + Docker CI/CD 流水线，实现 X86/ARM双架构镜像自动构建与多环境发布。完成 Kingbase 国产数据库+ARM 全栈信创改造。
AI训练平台： 主导后端微服务架构（Spring Boot / Spring Cloud），深度对接 Python AI 源码完成 Java↔Python
跨语言服务编排，覆盖样本采编、多GPU并行训练调度、模型评估到推理部署的AI全链路。RabbitMQ 异步任务分发，Redis 缓存元数据，PostgreSQL 管理模型版本。完成 Docker Compose（Linux）+ EXE（Windows）双环境部署，以及 Kingbase + ARM 架构信创适配。
AI视频监测系统： 基于 Spring Boot + JPA 搭建后端，自建 Nginx + FFmpeg 流媒体服务。核心链路：铁塔探头直播流 → AI逐帧解译 → FFmpeg推流 → HLS实时播出。支持照片与视频双模式AI目标检测，MinIO 管理历史影像用于违法证据固定。Python Flask 编写文件微服务，实现Java + Python 多语言协作。
GIS分布式渲染平台： 通过 JNA 打通 Java 与 C++ 渲染引擎跨语言交互，设计 Redis + MongoDB 二级缓存体系，分布式锁保证多实例缓存幂等。搭建 Jenkins + K8s + Docker CI/CD 流水线，实现 X86/ARM双架构镜像自动构建与多环境发布。完成 Kingbase 国产数据库+ARM 全栈信创改造。
案例展示
AI训练平台
功能介绍： 以深度学习为核心的开放式遥感影像智能训练平台，提供从样本标注、模型训练到推理部署的AI全链路能力。核心功能：①多GPU并行训练调度引擎，适配多种开源目标检测/语义分割模型；②样本采编与标注数据集管理；③模型训练全生命周期管理（设计→训练→评估→部署）；④推理服务
铁塔视频AI智能监测系统
功能介绍： 利用铁塔摄像探头对农田、道路、森林进行全天候AI智能监测预警。核心功能：①对接铁塔视频服务，实现拍照抓取、直播流获取、云台操控；②照片AI解译——对预置位照片进行AI自动目标检测，识别违法用地行为并标注输出；③视频AI解译——获取直播流逐帧AI解译，通过FFmp
GIS服务分布式发布与并行渲染平台
功能介绍： 独立部署的GIS服务基础平台，解决大规模地图服务的分布式管理与高性能渲染问题。核心功能：①GIS服务/数据/应用资源的分布式集中管理；②分布式地图切片与GPU并行渲染引擎；③二级缓存加速体系——Redis临时热缓存（10分钟）+ MongoDB持久冷缓存，结合分
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