April
全栈工程师 · 3年经验 · 南京大学
0
累计接单
0
用户评价
1
被收藏
技术能力
编程语言
精通 Python、Java、JavaScript/TypeScript，熟练使用 C/C++、PHP、Go，具备扎实的面向对象编程思想和设计模式功底。能够根据项目需求灵活选择最优技术栈，而非一刀切地套用固定方案。
Web 全栈开发
前端方面，熟练掌握 HTML5、CSS3、原生 JavaScript，深入理解 DOM 操作、Canvas 绘图、动画与事件机制。熟练使用 Vue.js、React 等主流框架进行组件化开发，具备响应式布局与移动端适配经验。后端方面，精通 Python Flask/Django/FastAPI、Java Spring Boot/SSM、Node.js Express 等框架，能独立完成 RESTful API 设计、用户认证鉴权、数据库建模到部署上线的全流程开发。
数据库与数据工程
熟练使用 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、Redis，具备数据库设计、SQL 优化、索引调优经验。能够根据业务场景设计 ER 图、关系模型，编写复杂的关联查询与存储过程。
爬虫与数据处理
精通 Python Requests、Scrapy、Selenium、Playwright 等爬虫技术栈，能应对动态渲染页面、反爬验证码、IP 代理池等复杂场景。熟练使用 Pandas、NumPy、Matplotlib 进行数据清洗、统计分析与可视化呈现，可输出专业的数据分析报告。
微信小程序
具备原生微信小程序开发经验，掌握 WXML/WXSS/JS 语法，熟悉云开发、支付接入、订阅消息等功能模块，能独立完成从设计到上线的完整流程。
工具与工程化
熟练使用 Git 版本控制、Linux 命令行操作、Docker 容器化部署、Nginx 配置。具备良好的代码规范意识和文档撰写能力，交付项目标配 README 说明、接口文档与部署教程。
服务承诺
需求沟通及时响应，代码结构清晰可读，交付后提供运行指导与 bug 修复。无论是简单的脚本工具、课程设计大作业，还是完整的毕设系统、企业业务后台，均能以专业态度按时交付。
精通 Python、Java、JavaScript/TypeScript，熟练使用 C/C++、PHP、Go，具备扎实的面向对象编程思想和设计模式功底。能够根据项目需求灵活选择最优技术栈，而非一刀切地套用固定方案。
Web 全栈开发
前端方面，熟练掌握 HTML5、CSS3、原生 JavaScript，深入理解 DOM 操作、Canvas 绘图、动画与事件机制。熟练使用 Vue.js、React 等主流框架进行组件化开发，具备响应式布局与移动端适配经验。后端方面，精通 Python Flask/Django/FastAPI、Java Spring Boot/SSM、Node.js Express 等框架，能独立完成 RESTful API 设计、用户认证鉴权、数据库建模到部署上线的全流程开发。
数据库与数据工程
熟练使用 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、Redis，具备数据库设计、SQL 优化、索引调优经验。能够根据业务场景设计 ER 图、关系模型，编写复杂的关联查询与存储过程。
爬虫与数据处理
精通 Python Requests、Scrapy、Selenium、Playwright 等爬虫技术栈，能应对动态渲染页面、反爬验证码、IP 代理池等复杂场景。熟练使用 Pandas、NumPy、Matplotlib 进行数据清洗、统计分析与可视化呈现，可输出专业的数据分析报告。
微信小程序
具备原生微信小程序开发经验，掌握 WXML/WXSS/JS 语法，熟悉云开发、支付接入、订阅消息等功能模块，能独立完成从设计到上线的完整流程。
工具与工程化
熟练使用 Git 版本控制、Linux 命令行操作、Docker 容器化部署、Nginx 配置。具备良好的代码规范意识和文档撰写能力，交付项目标配 README 说明、接口文档与部署教程。
服务承诺
需求沟通及时响应，代码结构清晰可读，交付后提供运行指导与 bug 修复。无论是简单的脚本工具、课程设计大作业，还是完整的毕设系统、企业业务后台，均能以专业态度按时交付。
项目经验
一、智能客服工单系统（全栈）
技术栈： Vue 3 + Element Plus / Spring Boot + MyBatis-Plus / MySQL / Redis / WebSocket / Docker
为某中型电商企业开发的内部客服工单管理系统，日均处理工单 3000+。前端基于 Vue 3 与 Element Plus 构建 SPA 管理后台，支持工单创建、多级流转、自动分配、SLA 超时告警、客户标签画像等功能模块。后端采用 Spring Boot 微服务架构，集成 Spring Security + JWT 实现 RBAC 权限控制，使用 Redis 缓存热点数据并将接口响应时间控制在 100ms 以内。基于 WebSocket 实现客服实时消息推送与工单状态同步，支持管理者实时监控坐席工作状态与处理效率。数据库层面设计了工单主表、流转记录表、客户信息表等 20+ 张表，针对高频查询字段建立联合索引，并通过读写分离与分表策略应对数据量增长。系统上线后客户问题处理效率提升约 40%，通过 Docker Compose 一键部署至阿里云 ECS，配套完整的接口文档与运维手册。
二、多平台商品数据采集与分析系统
技术栈： Python / Scrapy + Selenium / Pandas + Matplotlib / MongoDB / Flask / ECharts
为某电商代运营团队开发的竞品监控与选品分析平台，覆盖淘宝、京东、拼多多等主流电商平台的商品数据采集。后端爬虫模块采用 Scrapy 框架构建分布式爬虫集群，针对各平台不同反爬策略分别实现了动态 IP 代理池轮换、请求频率随机化、Cookie 会话保持等机制；对 JS 动态渲染页面采用 Selenium + Headless Chrome 方案，配合页面元素显式等待策略保证数据采集稳定性，日采集商品数据量达 50 万条。数据清洗层使用 Pandas 进行去重、异常值过滤、品类归类与价格归一化处理，清洗后的数据存入 MongoDB 并建立聚合管道预计算指标。可视化层后端基于 Flask 提供 RESTful API，前端采用 ECharts 实现价格趋势图、竞品销量对比、品类市场份额等交互式看板。该系统帮助运营团队将选品调研周期从 3 天缩短至 2 小时。
三、校园综合服务平台小程序
技术栈： 微信原生小程序 / Node.js + Express / MySQL / Redis / 腾讯云 COS / WebSocket
为某高校定制开发的校园生活服务微信小程序，累计注册用户 12000+，日活约 2000。功能涵盖二手交易（发布/搜索/收藏/IM 私聊）、课表导入与共享、跑腿代取、失物招领、校园资讯等模块。后端基于 Node.js + Express 搭建，采用 JWT 无状态认证方案，集成微信登录授权与手机号绑定。二手交易模块基于 WebSocket 实现买家卖家实时聊天，消息记录持久化至 MySQL。图片资源通过腾讯云 COS 对象存储管理，前端上传时自动压缩裁剪以节省带宽。数据库设计包含用户表、商品表、订单表、消息表等 15+ 张表，对高频查询（商品搜索、订单列表）建立复合索引并采用 Redis 缓存热门数据。项目从需求调研、原型设计到开发测试、正式上线历时 6 周，交付后持续维护 2 个版本迭代，用户活跃度与留存率均达到校方预期指标。
四、企业级日志采集与分析平台
技术栈： Go / Kafka / Elasticsearch / Logstash / Kibana / Python / Docker
为某互联网金融企业搭建的统一日志采集与分析平台，覆盖 200+ 台服务器节点的应用日志、Nginx 访问日志、数据库慢查询日志的集中管理。采集层基于 Filebeat 轻量级 Agent 部署至各节点，通过 Kafka 消息队列削峰填谷，峰值处理能力达 10000 条/秒。存储与检索层采用 Elasticsearch 集群（3 主 3 从架构），针对日志时间序列特性优化索引分片策略，将 90% 的关键词检索响应控制在 500ms 以内。可视化层搭建 Kibana 仪表盘实现错误率实时监控、异常 IP 自动标记、接口响应时间 P99 趋势等核心指标的图形化呈现。同时使用 Python 编写定时分析脚本，每日凌晨自动汇总前一日的慢查询 TOP 50、异常登录 IP 清单、接口错误率报表并推送至企业微信，替代了原有的运维人工巡检流程。
技术栈： Vue 3 + Element Plus / Spring Boot + MyBatis-Plus / MySQL / Redis / WebSocket / Docker
为某中型电商企业开发的内部客服工单管理系统，日均处理工单 3000+。前端基于 Vue 3 与 Element Plus 构建 SPA 管理后台，支持工单创建、多级流转、自动分配、SLA 超时告警、客户标签画像等功能模块。后端采用 Spring Boot 微服务架构，集成 Spring Security + JWT 实现 RBAC 权限控制，使用 Redis 缓存热点数据并将接口响应时间控制在 100ms 以内。基于 WebSocket 实现客服实时消息推送与工单状态同步，支持管理者实时监控坐席工作状态与处理效率。数据库层面设计了工单主表、流转记录表、客户信息表等 20+ 张表，针对高频查询字段建立联合索引，并通过读写分离与分表策略应对数据量增长。系统上线后客户问题处理效率提升约 40%，通过 Docker Compose 一键部署至阿里云 ECS，配套完整的接口文档与运维手册。
二、多平台商品数据采集与分析系统
技术栈： Python / Scrapy + Selenium / Pandas + Matplotlib / MongoDB / Flask / ECharts
为某电商代运营团队开发的竞品监控与选品分析平台，覆盖淘宝、京东、拼多多等主流电商平台的商品数据采集。后端爬虫模块采用 Scrapy 框架构建分布式爬虫集群，针对各平台不同反爬策略分别实现了动态 IP 代理池轮换、请求频率随机化、Cookie 会话保持等机制；对 JS 动态渲染页面采用 Selenium + Headless Chrome 方案，配合页面元素显式等待策略保证数据采集稳定性，日采集商品数据量达 50 万条。数据清洗层使用 Pandas 进行去重、异常值过滤、品类归类与价格归一化处理，清洗后的数据存入 MongoDB 并建立聚合管道预计算指标。可视化层后端基于 Flask 提供 RESTful API，前端采用 ECharts 实现价格趋势图、竞品销量对比、品类市场份额等交互式看板。该系统帮助运营团队将选品调研周期从 3 天缩短至 2 小时。
三、校园综合服务平台小程序
技术栈： 微信原生小程序 / Node.js + Express / MySQL / Redis / 腾讯云 COS / WebSocket
为某高校定制开发的校园生活服务微信小程序，累计注册用户 12000+，日活约 2000。功能涵盖二手交易（发布/搜索/收藏/IM 私聊）、课表导入与共享、跑腿代取、失物招领、校园资讯等模块。后端基于 Node.js + Express 搭建，采用 JWT 无状态认证方案，集成微信登录授权与手机号绑定。二手交易模块基于 WebSocket 实现买家卖家实时聊天，消息记录持久化至 MySQL。图片资源通过腾讯云 COS 对象存储管理，前端上传时自动压缩裁剪以节省带宽。数据库设计包含用户表、商品表、订单表、消息表等 15+ 张表，对高频查询（商品搜索、订单列表）建立复合索引并采用 Redis 缓存热门数据。项目从需求调研、原型设计到开发测试、正式上线历时 6 周，交付后持续维护 2 个版本迭代，用户活跃度与留存率均达到校方预期指标。
四、企业级日志采集与分析平台
技术栈： Go / Kafka / Elasticsearch / Logstash / Kibana / Python / Docker
为某互联网金融企业搭建的统一日志采集与分析平台，覆盖 200+ 台服务器节点的应用日志、Nginx 访问日志、数据库慢查询日志的集中管理。采集层基于 Filebeat 轻量级 Agent 部署至各节点，通过 Kafka 消息队列削峰填谷，峰值处理能力达 10000 条/秒。存储与检索层采用 Elasticsearch 集群（3 主 3 从架构），针对日志时间序列特性优化索引分片策略，将 90% 的关键词检索响应控制在 500ms 以内。可视化层搭建 Kibana 仪表盘实现错误率实时监控、异常 IP 自动标记、接口响应时间 P99 趋势等核心指标的图形化呈现。同时使用 Python 编写定时分析脚本，每日凌晨自动汇总前一日的慢查询 TOP 50、异常登录 IP 清单、接口错误率报表并推送至企业微信，替代了原有的运维人工巡检流程。
立即沟通
