zhengwu
资深java开发
杭州亚信科技有限公司 · 14年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练掌握Java基础，具备良好的面向对象编程思想，熟悉JVM内存模型、垃圾回收机制及常见调优手段。
熟练掌握并发编程，熟练运用线程池、锁、并发工具等提高系统性能及保证线程安全。
深入理解Spring、SpringBoot、SpringCloud等主流开发框架及底层核心机制。
熟练掌握MySQL、MongoDB、Neo4j等数据库，具备SQL优化及分库分表经验。
熟练使用Redis缓存，熟悉其持久化机制及常见应用场景，能有效处理缓存穿透、击穿、雪崩等问题。
熟悉RocketMQ/Kafka等消息中间件，能够利用其进行系统解耦、异步处理与流量削峰。
熟悉分布式锁、分布式事务、全文搜索等分布式场景设计方案及原理。
熟练使用Docke容器化技术，具备通过Java对接K8s AP进行编排与弹性资源调度的实战经验。
具备SaaS平台开发经验，熟悉多租户架构设计、RBAC权限模型、网关限流/鉴权及微服务环境下的数据隔离与日志采集。
熟练掌握AI Coding，深度使用AI工具进行日常开发，大幅提升研发效率与代码质量。
具备借助AI工具进行全栈开发、基础运维脚本编写，突破单一技术栈壁垒，具备独立负责端到端项目交付经验。
熟练掌握并发编程，熟练运用线程池、锁、并发工具等提高系统性能及保证线程安全。
深入理解Spring、SpringBoot、SpringCloud等主流开发框架及底层核心机制。
熟练掌握MySQL、MongoDB、Neo4j等数据库，具备SQL优化及分库分表经验。
熟练使用Redis缓存，熟悉其持久化机制及常见应用场景，能有效处理缓存穿透、击穿、雪崩等问题。
熟悉RocketMQ/Kafka等消息中间件，能够利用其进行系统解耦、异步处理与流量削峰。
熟悉分布式锁、分布式事务、全文搜索等分布式场景设计方案及原理。
熟练使用Docke容器化技术，具备通过Java对接K8s AP进行编排与弹性资源调度的实战经验。
具备SaaS平台开发经验，熟悉多租户架构设计、RBAC权限模型、网关限流/鉴权及微服务环境下的数据隔离与日志采集。
熟练掌握AI Coding，深度使用AI工具进行日常开发，大幅提升研发效率与代码质量。
具备借助AI工具进行全栈开发、基础运维脚本编写，突破单一技术栈壁垒，具备独立负责端到端项目交付经验。
项目经验
分布式通用计算引擎（基于Ray & K8s）|核心研发
声明式集群管理：基于 K8s 纳管 Ray 集群，设计并维护 RayJob / RayCluster 声明式 CRD 编排模板，实现 Ray Head 与 Worker 节点的自动化拉起、生命周期管理与资源配额控制。
按需弹性与隔离：支持针对异构计算资源（如 Python/C++ 计算任务的依赖环境与硬件需求）实现集群资源的动态分配，有效避免多任务抢占与资源浪费。
存储与数据流转解耦：深度集成 MinIO 对象存储，实现计算任务输入文件（脚本、模型、依赖包）的统一托管与计算产出物/日志的自动归档，隔离计算节点与存储层。
轻量级 Client SDK 研发：封装独立的 Java API Client SDK，屏蔽底层 Ray REST API 及 K8s 的复杂细节，向上层业务系统提供标准化、声明式的 HTTP 交互接口。
多维资源与任务监控：对接 Ray Dashboard 及 Prometheus 监控指标，实现对集群 Head/Worker 节点健康度、CPU/内存/GPU 实时占用以及 Task/Actor 执行状态的全方位可视化监控。
异构计算统一调度：无缝打通 Java 业务系统与 Python/C++ 底层计算引擎的壁垒，实现跨语言分布式计算任务的“一键式”调度与结果自动归集。
声明式集群管理：基于 K8s 纳管 Ray 集群，设计并维护 RayJob / RayCluster 声明式 CRD 编排模板，实现 Ray Head 与 Worker 节点的自动化拉起、生命周期管理与资源配额控制。
按需弹性与隔离：支持针对异构计算资源（如 Python/C++ 计算任务的依赖环境与硬件需求）实现集群资源的动态分配，有效避免多任务抢占与资源浪费。
存储与数据流转解耦：深度集成 MinIO 对象存储，实现计算任务输入文件（脚本、模型、依赖包）的统一托管与计算产出物/日志的自动归档，隔离计算节点与存储层。
轻量级 Client SDK 研发：封装独立的 Java API Client SDK，屏蔽底层 Ray REST API 及 K8s 的复杂细节，向上层业务系统提供标准化、声明式的 HTTP 交互接口。
多维资源与任务监控：对接 Ray Dashboard 及 Prometheus 监控指标，实现对集群 Head/Worker 节点健康度、CPU/内存/GPU 实时占用以及 Task/Actor 执行状态的全方位可视化监控。
异构计算统一调度：无缝打通 Java 业务系统与 Python/C++ 底层计算引擎的壁垒，实现跨语言分布式计算任务的“一键式”调度与结果自动归集。
zhengwu
资深java开发 · 14年经验 · 杭州亚信科技有限公司
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技术能力
熟练掌握Java基础，具备良好的面向对象编程思想，熟悉JVM内存模型、垃圾回收机制及常见调优手段。
熟练掌握并发编程，熟练运用线程池、锁、并发工具等提高系统性能及保证线程安全。
深入理解Spring、SpringBoot、SpringCloud等主流开发框架及底层核心机制。
熟练掌握MySQL、MongoDB、Neo4j等数据库，具备SQL优化及分库分表经验。
熟练使用Redis缓存，熟悉其持久化机制及常见应用场景，能有效处理缓存穿透、击穿、雪崩等问题。
熟悉RocketMQ/Kafka等消息中间件，能够利用其进行系统解耦、异步处理与流量削峰。
熟悉分布式锁、分布式事务、全文搜索等分布式场景设计方案及原理。
熟练使用Docke容器化技术，具备通过Java对接K8s AP进行编排与弹性资源调度的实战经验。
具备SaaS平台开发经验，熟悉多租户架构设计、RBAC权限模型、网关限流/鉴权及微服务环境下的数据隔离与日志采集。
熟练掌握AI Coding，深度使用AI工具进行日常开发，大幅提升研发效率与代码质量。
具备借助AI工具进行全栈开发、基础运维脚本编写，突破单一技术栈壁垒，具备独立负责端到端项目交付经验。
熟练掌握并发编程，熟练运用线程池、锁、并发工具等提高系统性能及保证线程安全。
深入理解Spring、SpringBoot、SpringCloud等主流开发框架及底层核心机制。
熟练掌握MySQL、MongoDB、Neo4j等数据库，具备SQL优化及分库分表经验。
熟练使用Redis缓存，熟悉其持久化机制及常见应用场景，能有效处理缓存穿透、击穿、雪崩等问题。
熟悉RocketMQ/Kafka等消息中间件，能够利用其进行系统解耦、异步处理与流量削峰。
熟悉分布式锁、分布式事务、全文搜索等分布式场景设计方案及原理。
熟练使用Docke容器化技术，具备通过Java对接K8s AP进行编排与弹性资源调度的实战经验。
具备SaaS平台开发经验，熟悉多租户架构设计、RBAC权限模型、网关限流/鉴权及微服务环境下的数据隔离与日志采集。
熟练掌握AI Coding，深度使用AI工具进行日常开发，大幅提升研发效率与代码质量。
具备借助AI工具进行全栈开发、基础运维脚本编写，突破单一技术栈壁垒，具备独立负责端到端项目交付经验。
项目经验
分布式通用计算引擎（基于Ray & K8s）|核心研发
声明式集群管理：基于 K8s 纳管 Ray 集群，设计并维护 RayJob / RayCluster 声明式 CRD 编排模板，实现 Ray Head 与 Worker 节点的自动化拉起、生命周期管理与资源配额控制。
按需弹性与隔离：支持针对异构计算资源（如 Python/C++ 计算任务的依赖环境与硬件需求）实现集群资源的动态分配，有效避免多任务抢占与资源浪费。
存储与数据流转解耦：深度集成 MinIO 对象存储，实现计算任务输入文件（脚本、模型、依赖包）的统一托管与计算产出物/日志的自动归档，隔离计算节点与存储层。
轻量级 Client SDK 研发：封装独立的 Java API Client SDK，屏蔽底层 Ray REST API 及 K8s 的复杂细节，向上层业务系统提供标准化、声明式的 HTTP 交互接口。
多维资源与任务监控：对接 Ray Dashboard 及 Prometheus 监控指标，实现对集群 Head/Worker 节点健康度、CPU/内存/GPU 实时占用以及 Task/Actor 执行状态的全方位可视化监控。
异构计算统一调度：无缝打通 Java 业务系统与 Python/C++ 底层计算引擎的壁垒，实现跨语言分布式计算任务的“一键式”调度与结果自动归集。
声明式集群管理：基于 K8s 纳管 Ray 集群，设计并维护 RayJob / RayCluster 声明式 CRD 编排模板，实现 Ray Head 与 Worker 节点的自动化拉起、生命周期管理与资源配额控制。
按需弹性与隔离：支持针对异构计算资源（如 Python/C++ 计算任务的依赖环境与硬件需求）实现集群资源的动态分配，有效避免多任务抢占与资源浪费。
存储与数据流转解耦：深度集成 MinIO 对象存储，实现计算任务输入文件（脚本、模型、依赖包）的统一托管与计算产出物/日志的自动归档，隔离计算节点与存储层。
轻量级 Client SDK 研发：封装独立的 Java API Client SDK，屏蔽底层 Ray REST API 及 K8s 的复杂细节，向上层业务系统提供标准化、声明式的 HTTP 交互接口。
多维资源与任务监控：对接 Ray Dashboard 及 Prometheus 监控指标，实现对集群 Head/Worker 节点健康度、CPU/内存/GPU 实时占用以及 Task/Actor 执行状态的全方位可视化监控。
异构计算统一调度：无缝打通 Java 业务系统与 Python/C++ 底层计算引擎的壁垒，实现跨语言分布式计算任务的“一键式”调度与结果自动归集。
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