具备全栈开发、AI 工程落地、服务器运维、安全测试多维度技术能力。后端熟练使用 Java Spring Boot、MyBatis-Plus、Spring Security 搭建业务系统,掌握 RabbitMQ、Redis 实现异步通信与缓存优化,熟悉分布式 ID、布隆过滤器、RBAC 权限体系等高并发设计方案;熟练 Python FastAPI、Flask 接口开发,精通 YOLOv8/v11 视觉模型部署,可完成多模型协同推理,能够集成各类大模型 API,搭建提示词工程与规则引擎混合决策架构。熟练 MySQL 数据库设计、索引调优与事务管控,掌握 Nginx 反向代理、负载均衡、限流配置,了解 Docker 容器打包与服务编排。熟练渗透测试全套工具,可完成漏洞扫描、漏洞复现、Web 安全检测;掌握 Playwright、JMeter 自动化与性能测试工具,熟悉 Linux 全系列运维操作,能够独立完成项目环境部署、故障排查、服务容灾与自动化运维脚本编写,可承接网站开发、AI 推理服务搭建、服务器部署调试、安全检测等技术顾问工作。
1.独立开发宠物行为 AI 分析推理服务,采用 Java+Python 微服务拆分架构,部署多套 YOLO 视觉检测模型,搭建三层 AI 决策链路,融合视觉大模型与通用大模型生成健康诊断建议,设计兜底规则引擎与多层容错机制,增加置信度过滤、模型交叉校验、LLM 调用降级能力,保障系统 7×24 稳定运行,完成数据库优化、Nginx 负载均衡与容器化部署。
2.自主搭建实时消息推送平台,基于 WebSocket+RabbitMQ 实现点对点、广播消息分发,设计离线消息持久化、心跳保活、消息 ACK 确认机制,解决消息丢失、重复推送问题,通过压测优化将消息可达率稳定至 99.9%,配套缓存优化、慢 SQL 调优等方案提升并发承载能力。
3.完成树莓派智能家居灯光控制系统开发,使用 Python 搭建远程 API 面板,借助内网穿透实现外网访问,搭配定时调度、光照联动调光功能,编写守护进程保障设备长期稳定运行;同时完成家居进销存数据库设计,梳理完整业务数据表,优化复杂查询语句,大幅降低接口响应耗时。
案例一(AI 视觉推理服务,封面项目) 作品名称:PawSense 宠物健康 AI 分析推理平台 所属行业:人工智能 / 宠物服务 作品介绍(326 字) 本项目为独立全栈开发的 AI 视觉推理微服务系统,面向宠物门店、线上宠物健康咨询场景,完整覆盖图像检测、多模型协同、
独立开发高可用实时消息推送平台,适用于后台管理系统消息通知、多端同步提醒、业务事件推送场景,本人完成全部后端开发、中间件调优、并发性能优化与异常容灾设计。基于 WebSocket STOMP 协议结合 RabbitMQ 实现消息异步分发,支持点对点私聊、全局广播、多终端消息同步;