一杯美式
后端开发
福建农林大学 · 1年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
长沙 全区
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
通Java整套技术生态，熟练使用Java基础语法、面向对象、集合框架、异常处理、IO/NIO、多线程并发、JVM调优、函数式编程、Java8新特性等核心底层内容，能够独立完成复杂业务逻辑编码、高并发场景线程池设计、内存溢出排查、GC参数优化；熟练掌握Spring、SpringBoot、SpringCloud全家桶，包含SpringMVC请求处理、AOP切面编程、IOC容器管理、SpringBoot自动配置、SpringCloud Alibaba微服务组件Nacos、Sentinel、Gateway、OpenFeign、Seata，可搭建完整微服务架构，实现服务注册发现、流量限流熔断、分布式事务处理、网关路由转发。
熟练运用MyBatis、MyBatis-Plus、JPA完成数据库持久层开发，掌握复杂SQL编写、索引优化、分库分表、读写分离相关方案设计；熟练使用Redis完成缓存设计、分布式锁实现、热点数据存储，掌握RabbitMQ、RocketMQ消息中间件，实现异步解耦、流量削峰、消息可靠投递；熟悉Elasticsearch搜索引擎完成海量数据检索，熟练使用Docker、Jenkins完成项目容器化部署、CI/CD自动化流水线搭建；同时掌握MySQL事务原理、锁机制，能够排查慢查询、死锁问题，熟悉Redis缓存穿透、击穿、雪崩全套解决方案，可独立完成单体项目向微服务架构拆分改造，承接后端需求评审、接口设计、性能压测、线上故障排查等顾问类工作，能针对不同业务场景输出技术选型、架构优化、代码重构的专业方案，协助团队规范开发流程、提升系统吞吐能力与稳定性。
熟练运用MyBatis、MyBatis-Plus、JPA完成数据库持久层开发，掌握复杂SQL编写、索引优化、分库分表、读写分离相关方案设计；熟练使用Redis完成缓存设计、分布式锁实现、热点数据存储，掌握RabbitMQ、RocketMQ消息中间件，实现异步解耦、流量削峰、消息可靠投递；熟悉Elasticsearch搜索引擎完成海量数据检索，熟练使用Docker、Jenkins完成项目容器化部署、CI/CD自动化流水线搭建；同时掌握MySQL事务原理、锁机制，能够排查慢查询、死锁问题，熟悉Redis缓存穿透、击穿、雪崩全套解决方案，可独立完成单体项目向微服务架构拆分改造，承接后端需求评审、接口设计、性能压测、线上故障排查等顾问类工作，能针对不同业务场景输出技术选型、架构优化、代码重构的专业方案，协助团队规范开发流程、提升系统吞吐能力与稳定性。
项目经验
一、音乐网站后端开发项目
基于 Java 技术栈搭建完整音乐服务网站后端，采用 SpringBoot+MyBatis-Plus 搭建基础服务，MySQL 存储歌曲、歌单、用户、评论等核心业务数据，接入 Redis 做热门歌单、首页推荐内容缓存，降低数据库访问压力；使用 MinIO 存储音频文件、专辑封面，完成歌曲上传、在线播放、歌单收藏、用户评论、音乐分类检索等接口开发；借助 Nginx 做静态资源分发、请求反向代理，对接前端完成联调上线。针对高并发播放场景引入 RabbitMQ 异步处理听歌记录统计，避免大量写入拖慢主业务，同时优化数据库索引、分页查询逻辑，解决海量歌曲检索慢的问题，支撑日常用户浏览、听歌、创建歌单等基础使用需求。
二、音乐智能助手智能体开发项目
依托 Java 搭建智能体后端服务，对接大模型接口打造专属音乐助手智能体；设计对话会话管理模块，利用 Redis 缓存用户历史对话、偏好曲风、常听歌手信息，实现连续多轮问答；开发音乐检索、曲风推荐、歌单定制、听歌情绪分析的业务逻辑，用户通过对话即可获取适配自身喜好的歌曲推荐、定制专属歌单；封装统一调用层处理大模型请求限流、异常重试，通过线程池异步处理耗时的推荐计算任务，优化接口响应速度；同时和前述音乐网站打通数据，智能体可直接读取网站曲库资源，把对话生成的歌单同步至用户网站账号，实现普通音乐站点与 AI 智能助手的数据互通，拓展平台智能化服务能力，给用户带来对话式找歌、个性化推歌的使用体验。
项目开发过程中独立完成架构设计、接口编码、性能调优、部署上线全流程，熟练运用缓存、消息队列、异步处理等方案解决业务痛点，具备传统业务系统对接 AI 智能体的开发改造经验。
基于 Java 技术栈搭建完整音乐服务网站后端，采用 SpringBoot+MyBatis-Plus 搭建基础服务，MySQL 存储歌曲、歌单、用户、评论等核心业务数据，接入 Redis 做热门歌单、首页推荐内容缓存，降低数据库访问压力；使用 MinIO 存储音频文件、专辑封面，完成歌曲上传、在线播放、歌单收藏、用户评论、音乐分类检索等接口开发；借助 Nginx 做静态资源分发、请求反向代理，对接前端完成联调上线。针对高并发播放场景引入 RabbitMQ 异步处理听歌记录统计，避免大量写入拖慢主业务，同时优化数据库索引、分页查询逻辑，解决海量歌曲检索慢的问题，支撑日常用户浏览、听歌、创建歌单等基础使用需求。
二、音乐智能助手智能体开发项目
依托 Java 搭建智能体后端服务，对接大模型接口打造专属音乐助手智能体；设计对话会话管理模块，利用 Redis 缓存用户历史对话、偏好曲风、常听歌手信息，实现连续多轮问答；开发音乐检索、曲风推荐、歌单定制、听歌情绪分析的业务逻辑，用户通过对话即可获取适配自身喜好的歌曲推荐、定制专属歌单；封装统一调用层处理大模型请求限流、异常重试，通过线程池异步处理耗时的推荐计算任务，优化接口响应速度；同时和前述音乐网站打通数据，智能体可直接读取网站曲库资源，把对话生成的歌单同步至用户网站账号，实现普通音乐站点与 AI 智能助手的数据互通，拓展平台智能化服务能力，给用户带来对话式找歌、个性化推歌的使用体验。
项目开发过程中独立完成架构设计、接口编码、性能调优、部署上线全流程，熟练运用缓存、消息队列、异步处理等方案解决业务痛点，具备传统业务系统对接 AI 智能体的开发改造经验。
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后端开发 · 1年经验 · 福建农林大学
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技术能力
通Java整套技术生态，熟练使用Java基础语法、面向对象、集合框架、异常处理、IO/NIO、多线程并发、JVM调优、函数式编程、Java8新特性等核心底层内容，能够独立完成复杂业务逻辑编码、高并发场景线程池设计、内存溢出排查、GC参数优化；熟练掌握Spring、SpringBoot、SpringCloud全家桶，包含SpringMVC请求处理、AOP切面编程、IOC容器管理、SpringBoot自动配置、SpringCloud Alibaba微服务组件Nacos、Sentinel、Gateway、OpenFeign、Seata，可搭建完整微服务架构，实现服务注册发现、流量限流熔断、分布式事务处理、网关路由转发。
熟练运用MyBatis、MyBatis-Plus、JPA完成数据库持久层开发，掌握复杂SQL编写、索引优化、分库分表、读写分离相关方案设计；熟练使用Redis完成缓存设计、分布式锁实现、热点数据存储，掌握RabbitMQ、RocketMQ消息中间件，实现异步解耦、流量削峰、消息可靠投递；熟悉Elasticsearch搜索引擎完成海量数据检索，熟练使用Docker、Jenkins完成项目容器化部署、CI/CD自动化流水线搭建；同时掌握MySQL事务原理、锁机制，能够排查慢查询、死锁问题，熟悉Redis缓存穿透、击穿、雪崩全套解决方案，可独立完成单体项目向微服务架构拆分改造，承接后端需求评审、接口设计、性能压测、线上故障排查等顾问类工作，能针对不同业务场景输出技术选型、架构优化、代码重构的专业方案，协助团队规范开发流程、提升系统吞吐能力与稳定性。
熟练运用MyBatis、MyBatis-Plus、JPA完成数据库持久层开发，掌握复杂SQL编写、索引优化、分库分表、读写分离相关方案设计；熟练使用Redis完成缓存设计、分布式锁实现、热点数据存储，掌握RabbitMQ、RocketMQ消息中间件，实现异步解耦、流量削峰、消息可靠投递；熟悉Elasticsearch搜索引擎完成海量数据检索，熟练使用Docker、Jenkins完成项目容器化部署、CI/CD自动化流水线搭建；同时掌握MySQL事务原理、锁机制，能够排查慢查询、死锁问题，熟悉Redis缓存穿透、击穿、雪崩全套解决方案，可独立完成单体项目向微服务架构拆分改造，承接后端需求评审、接口设计、性能压测、线上故障排查等顾问类工作，能针对不同业务场景输出技术选型、架构优化、代码重构的专业方案，协助团队规范开发流程、提升系统吞吐能力与稳定性。
项目经验
一、音乐网站后端开发项目
基于 Java 技术栈搭建完整音乐服务网站后端，采用 SpringBoot+MyBatis-Plus 搭建基础服务，MySQL 存储歌曲、歌单、用户、评论等核心业务数据，接入 Redis 做热门歌单、首页推荐内容缓存，降低数据库访问压力；使用 MinIO 存储音频文件、专辑封面，完成歌曲上传、在线播放、歌单收藏、用户评论、音乐分类检索等接口开发；借助 Nginx 做静态资源分发、请求反向代理，对接前端完成联调上线。针对高并发播放场景引入 RabbitMQ 异步处理听歌记录统计，避免大量写入拖慢主业务，同时优化数据库索引、分页查询逻辑，解决海量歌曲检索慢的问题，支撑日常用户浏览、听歌、创建歌单等基础使用需求。
二、音乐智能助手智能体开发项目
依托 Java 搭建智能体后端服务，对接大模型接口打造专属音乐助手智能体；设计对话会话管理模块，利用 Redis 缓存用户历史对话、偏好曲风、常听歌手信息，实现连续多轮问答；开发音乐检索、曲风推荐、歌单定制、听歌情绪分析的业务逻辑，用户通过对话即可获取适配自身喜好的歌曲推荐、定制专属歌单；封装统一调用层处理大模型请求限流、异常重试，通过线程池异步处理耗时的推荐计算任务，优化接口响应速度；同时和前述音乐网站打通数据，智能体可直接读取网站曲库资源，把对话生成的歌单同步至用户网站账号，实现普通音乐站点与 AI 智能助手的数据互通，拓展平台智能化服务能力，给用户带来对话式找歌、个性化推歌的使用体验。
项目开发过程中独立完成架构设计、接口编码、性能调优、部署上线全流程，熟练运用缓存、消息队列、异步处理等方案解决业务痛点，具备传统业务系统对接 AI 智能体的开发改造经验。
基于 Java 技术栈搭建完整音乐服务网站后端，采用 SpringBoot+MyBatis-Plus 搭建基础服务，MySQL 存储歌曲、歌单、用户、评论等核心业务数据，接入 Redis 做热门歌单、首页推荐内容缓存，降低数据库访问压力；使用 MinIO 存储音频文件、专辑封面，完成歌曲上传、在线播放、歌单收藏、用户评论、音乐分类检索等接口开发；借助 Nginx 做静态资源分发、请求反向代理，对接前端完成联调上线。针对高并发播放场景引入 RabbitMQ 异步处理听歌记录统计，避免大量写入拖慢主业务，同时优化数据库索引、分页查询逻辑，解决海量歌曲检索慢的问题，支撑日常用户浏览、听歌、创建歌单等基础使用需求。
二、音乐智能助手智能体开发项目
依托 Java 搭建智能体后端服务，对接大模型接口打造专属音乐助手智能体；设计对话会话管理模块，利用 Redis 缓存用户历史对话、偏好曲风、常听歌手信息，实现连续多轮问答；开发音乐检索、曲风推荐、歌单定制、听歌情绪分析的业务逻辑，用户通过对话即可获取适配自身喜好的歌曲推荐、定制专属歌单；封装统一调用层处理大模型请求限流、异常重试，通过线程池异步处理耗时的推荐计算任务，优化接口响应速度；同时和前述音乐网站打通数据，智能体可直接读取网站曲库资源，把对话生成的歌单同步至用户网站账号，实现普通音乐站点与 AI 智能助手的数据互通，拓展平台智能化服务能力，给用户带来对话式找歌、个性化推歌的使用体验。
项目开发过程中独立完成架构设计、接口编码、性能调优、部署上线全流程，熟练运用缓存、消息队列、异步处理等方案解决业务痛点，具备传统业务系统对接 AI 智能体的开发改造经验。
案例展示
音乐网站
本作品是一套融合传统音乐点播与AI智能助手的音乐网站系统，我独立负责后端架构设计、接口开发、智能体对接、性能优化以及部署全流程工作。 网站基础功能完备，支持用户注册登录、歌曲在线播放、音频与专辑封面上传存储、个性化歌单创建收藏、歌曲分类检索、评论互动、播放记录统计；后端基于Sp
音乐助手
本音乐助手是依托原有音乐网站曲库搭建的AI对话智能体，我独立完成后端服务搭建、大模型接口封装、和音乐网站的数据互通、对话逻辑开发与性能调优工作。 助手核心能力围绕音乐场景打造，支持多轮连续对话：用户以自然语言描述听歌需求，比如指定曲风、使用场景、当下心情，智能体就能从网站曲库筛
音乐助手
本音乐助手是依托原有音乐网站曲库搭建的AI对话智能体，我独立完成后端服务搭建、大模型接口封装、和音乐网站的数据互通、对话逻辑开发与性能调优工作。 助手核心能力围绕音乐场景打造，支持多轮连续对话：用户以自然语言描述听歌需求，比如指定曲风、使用场景、当下心情，智能体就能从网站曲库筛
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