妮可珍牛
Java开发工程师
深圳思凯 · 5年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
广州
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
语言与基础
熟练使用 Java（集合、并发、JVM 基础、Stream）与 Python（面向对象、装饰器、异步、类型标注）；了解常见设计模式与 SOLID；能独立完成接口设计、模块拆分与问题排查。
后端与框架
Java：Spring Boot、Spring MVC、MyBatis / MyBatis-Plus、Spring Security（JWT）；熟悉 RESTful 接口设计、统一异常处理、参数校验与分层架构（Controller / Service / DAO）。
Python：FastAPI / Flask / Django；熟练编写数据脚本、定时任务与第三方 API 对接。
数据与中间件
MySQL（索引、事务、慢查询分析、常见 SQL 优化）；Redis（缓存、分布式锁、过期策略）；消息队列（RabbitMQ / Kafka 其一即可写你用过的）；了解 Nginx 反向代理与基础 Linux 部署。
工程与协作
Maven / pip、Git 分支协作、单元测试（JUnit / pytest）、Docker 基础镜像与本地编排；能写清晰接口文档，配合前端/测试完成联调与上线。
熟练使用 Java（集合、并发、JVM 基础、Stream）与 Python（面向对象、装饰器、异步、类型标注）；了解常见设计模式与 SOLID；能独立完成接口设计、模块拆分与问题排查。
后端与框架
Java：Spring Boot、Spring MVC、MyBatis / MyBatis-Plus、Spring Security（JWT）；熟悉 RESTful 接口设计、统一异常处理、参数校验与分层架构（Controller / Service / DAO）。
Python：FastAPI / Flask / Django；熟练编写数据脚本、定时任务与第三方 API 对接。
数据与中间件
MySQL（索引、事务、慢查询分析、常见 SQL 优化）；Redis（缓存、分布式锁、过期策略）；消息队列（RabbitMQ / Kafka 其一即可写你用过的）；了解 Nginx 反向代理与基础 Linux 部署。
工程与协作
Maven / pip、Git 分支协作、单元测试（JUnit / pytest）、Docker 基础镜像与本地编排；能写清晰接口文档，配合前端/测试完成联调与上线。
项目经验
项目经验一：企业业务中台（Java）
项目简介
面向内部多业务线的订单与权限中台，统一用户、角色、订单流转与对账能力，支撑 Web 管理端与若干下游系统调用。日均接口调用量约 X 万次，核心链路需保证幂等与可追溯。
技术栈
Java 17、Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、RabbitMQ、JWT、Docker
职责与贡献
订单核心链路
负责下单、支付回调、状态机流转。对第三方回调做幂等（业务单号 + Redis 去重 + 唯一索引），避免重复入账；超时未支付订单用延迟消息关单，减少定时全表扫描。
权限与多租户
实现 RBAC（用户–角色–菜单/接口），接口层用注解 + 拦截器校验；租户数据按 tenant_id 隔离，避免越权查询。
性能与稳定性
热点配置、字典走 Redis 缓存，失效用主动删除 + 短 TTL；对慢 SQL 补联合索引、改分页深翻为游标/seek。高峰期核心接口 P99 从约 Xs 降到 Ys（换成你实测数据）。
工程规范
统一返回体、全局异常、操作日志；关键写操作打链路日志（traceId），方便对账与客服排查。
结果
独立负责订单与权限模块从设计到上线；上线后回调重复入账问题收敛；支撑 X 个下游系统接入，减少各业务线重复造轮子。
项目经验二：数据对接与自动化平台（Python）
项目简介
将多家外部系统（ERP / 表格 / OpenAPI）的数据拉取、清洗、校验后写入内部库，并提供查询接口与异常告警，替代人工导表。日处理约 X 万条记录，要求可重跑、可对账。
技术栈
Python 3、FastAPI、SQLAlchemy / pandas、MySQL、Redis、Celery（或 APScheduler）、pytest、Docker
职责与贡献
采集与清洗
封装各家 API/文件适配器（统一 fetch → normalize → validate → upsert）；用 pandas 做字段映射、空值与编码处理；校验失败写入错误表，支持按批次重跑，不污染主表。
任务调度与限流
定时任务分片拉取，失败自动重试（指数退避）；对外部 QPS 做令牌桶/滑动窗口限流，避免把对方接口打挂。
接口与缓存
用 FastAPI 提供查询、手动触发同步、任务状态接口；热点查询结果 Redis 缓存，更新后主动失效。
可观测与质量
同步量、失败率、延迟写入日志/监控；关键字段做 checksum 对账，发现条数或金额不一致即告警。补充 pytest 覆盖清洗规则与幂等写入。
结果
将原先人工日均 X 小时的导表缩短为定时自动完成；脏数据可定位到批次与字段；新数据源接入从「改一堆脚本」变成「加一个适配器」。
项目简介
面向内部多业务线的订单与权限中台，统一用户、角色、订单流转与对账能力，支撑 Web 管理端与若干下游系统调用。日均接口调用量约 X 万次，核心链路需保证幂等与可追溯。
技术栈
Java 17、Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、RabbitMQ、JWT、Docker
职责与贡献
订单核心链路
负责下单、支付回调、状态机流转。对第三方回调做幂等（业务单号 + Redis 去重 + 唯一索引），避免重复入账；超时未支付订单用延迟消息关单，减少定时全表扫描。
权限与多租户
实现 RBAC（用户–角色–菜单/接口），接口层用注解 + 拦截器校验；租户数据按 tenant_id 隔离，避免越权查询。
性能与稳定性
热点配置、字典走 Redis 缓存，失效用主动删除 + 短 TTL；对慢 SQL 补联合索引、改分页深翻为游标/seek。高峰期核心接口 P99 从约 Xs 降到 Ys（换成你实测数据）。
工程规范
统一返回体、全局异常、操作日志；关键写操作打链路日志（traceId），方便对账与客服排查。
结果
独立负责订单与权限模块从设计到上线；上线后回调重复入账问题收敛；支撑 X 个下游系统接入，减少各业务线重复造轮子。
项目经验二：数据对接与自动化平台（Python）
项目简介
将多家外部系统（ERP / 表格 / OpenAPI）的数据拉取、清洗、校验后写入内部库，并提供查询接口与异常告警，替代人工导表。日处理约 X 万条记录，要求可重跑、可对账。
技术栈
Python 3、FastAPI、SQLAlchemy / pandas、MySQL、Redis、Celery（或 APScheduler）、pytest、Docker
职责与贡献
采集与清洗
封装各家 API/文件适配器（统一 fetch → normalize → validate → upsert）；用 pandas 做字段映射、空值与编码处理；校验失败写入错误表，支持按批次重跑，不污染主表。
任务调度与限流
定时任务分片拉取，失败自动重试（指数退避）；对外部 QPS 做令牌桶/滑动窗口限流，避免把对方接口打挂。
接口与缓存
用 FastAPI 提供查询、手动触发同步、任务状态接口；热点查询结果 Redis 缓存，更新后主动失效。
可观测与质量
同步量、失败率、延迟写入日志/监控；关键字段做 checksum 对账，发现条数或金额不一致即告警。补充 pytest 覆盖清洗规则与幂等写入。
结果
将原先人工日均 X 小时的导表缩短为定时自动完成；脏数据可定位到批次与字段；新数据源接入从「改一堆脚本」变成「加一个适配器」。
妮可珍牛
Java开发工程师 · 5年经验 · 深圳思凯
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语言与基础
熟练使用 Java（集合、并发、JVM 基础、Stream）与 Python（面向对象、装饰器、异步、类型标注）；了解常见设计模式与 SOLID；能独立完成接口设计、模块拆分与问题排查。
后端与框架
Java：Spring Boot、Spring MVC、MyBatis / MyBatis-Plus、Spring Security（JWT）；熟悉 RESTful 接口设计、统一异常处理、参数校验与分层架构（Controller / Service / DAO）。
Python：FastAPI / Flask / Django；熟练编写数据脚本、定时任务与第三方 API 对接。
数据与中间件
MySQL（索引、事务、慢查询分析、常见 SQL 优化）；Redis（缓存、分布式锁、过期策略）；消息队列（RabbitMQ / Kafka 其一即可写你用过的）；了解 Nginx 反向代理与基础 Linux 部署。
工程与协作
Maven / pip、Git 分支协作、单元测试（JUnit / pytest）、Docker 基础镜像与本地编排；能写清晰接口文档，配合前端/测试完成联调与上线。
熟练使用 Java（集合、并发、JVM 基础、Stream）与 Python（面向对象、装饰器、异步、类型标注）；了解常见设计模式与 SOLID；能独立完成接口设计、模块拆分与问题排查。
后端与框架
Java：Spring Boot、Spring MVC、MyBatis / MyBatis-Plus、Spring Security（JWT）；熟悉 RESTful 接口设计、统一异常处理、参数校验与分层架构（Controller / Service / DAO）。
Python：FastAPI / Flask / Django；熟练编写数据脚本、定时任务与第三方 API 对接。
数据与中间件
MySQL（索引、事务、慢查询分析、常见 SQL 优化）；Redis（缓存、分布式锁、过期策略）；消息队列（RabbitMQ / Kafka 其一即可写你用过的）；了解 Nginx 反向代理与基础 Linux 部署。
工程与协作
Maven / pip、Git 分支协作、单元测试（JUnit / pytest）、Docker 基础镜像与本地编排；能写清晰接口文档，配合前端/测试完成联调与上线。
项目经验
项目经验一：企业业务中台（Java）
项目简介
面向内部多业务线的订单与权限中台，统一用户、角色、订单流转与对账能力，支撑 Web 管理端与若干下游系统调用。日均接口调用量约 X 万次，核心链路需保证幂等与可追溯。
技术栈
Java 17、Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、RabbitMQ、JWT、Docker
职责与贡献
订单核心链路
负责下单、支付回调、状态机流转。对第三方回调做幂等（业务单号 + Redis 去重 + 唯一索引），避免重复入账；超时未支付订单用延迟消息关单，减少定时全表扫描。
权限与多租户
实现 RBAC（用户–角色–菜单/接口），接口层用注解 + 拦截器校验；租户数据按 tenant_id 隔离，避免越权查询。
性能与稳定性
热点配置、字典走 Redis 缓存，失效用主动删除 + 短 TTL；对慢 SQL 补联合索引、改分页深翻为游标/seek。高峰期核心接口 P99 从约 Xs 降到 Ys（换成你实测数据）。
工程规范
统一返回体、全局异常、操作日志；关键写操作打链路日志（traceId），方便对账与客服排查。
结果
独立负责订单与权限模块从设计到上线；上线后回调重复入账问题收敛；支撑 X 个下游系统接入，减少各业务线重复造轮子。
项目经验二：数据对接与自动化平台（Python）
项目简介
将多家外部系统（ERP / 表格 / OpenAPI）的数据拉取、清洗、校验后写入内部库，并提供查询接口与异常告警，替代人工导表。日处理约 X 万条记录，要求可重跑、可对账。
技术栈
Python 3、FastAPI、SQLAlchemy / pandas、MySQL、Redis、Celery（或 APScheduler）、pytest、Docker
职责与贡献
采集与清洗
封装各家 API/文件适配器（统一 fetch → normalize → validate → upsert）；用 pandas 做字段映射、空值与编码处理；校验失败写入错误表，支持按批次重跑，不污染主表。
任务调度与限流
定时任务分片拉取，失败自动重试（指数退避）；对外部 QPS 做令牌桶/滑动窗口限流，避免把对方接口打挂。
接口与缓存
用 FastAPI 提供查询、手动触发同步、任务状态接口；热点查询结果 Redis 缓存，更新后主动失效。
可观测与质量
同步量、失败率、延迟写入日志/监控；关键字段做 checksum 对账，发现条数或金额不一致即告警。补充 pytest 覆盖清洗规则与幂等写入。
结果
将原先人工日均 X 小时的导表缩短为定时自动完成；脏数据可定位到批次与字段；新数据源接入从「改一堆脚本」变成「加一个适配器」。
项目简介
面向内部多业务线的订单与权限中台，统一用户、角色、订单流转与对账能力，支撑 Web 管理端与若干下游系统调用。日均接口调用量约 X 万次，核心链路需保证幂等与可追溯。
技术栈
Java 17、Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、RabbitMQ、JWT、Docker
职责与贡献
订单核心链路
负责下单、支付回调、状态机流转。对第三方回调做幂等（业务单号 + Redis 去重 + 唯一索引），避免重复入账；超时未支付订单用延迟消息关单，减少定时全表扫描。
权限与多租户
实现 RBAC（用户–角色–菜单/接口），接口层用注解 + 拦截器校验；租户数据按 tenant_id 隔离，避免越权查询。
性能与稳定性
热点配置、字典走 Redis 缓存，失效用主动删除 + 短 TTL；对慢 SQL 补联合索引、改分页深翻为游标/seek。高峰期核心接口 P99 从约 Xs 降到 Ys（换成你实测数据）。
工程规范
统一返回体、全局异常、操作日志；关键写操作打链路日志（traceId），方便对账与客服排查。
结果
独立负责订单与权限模块从设计到上线；上线后回调重复入账问题收敛；支撑 X 个下游系统接入，减少各业务线重复造轮子。
项目经验二：数据对接与自动化平台（Python）
项目简介
将多家外部系统（ERP / 表格 / OpenAPI）的数据拉取、清洗、校验后写入内部库，并提供查询接口与异常告警，替代人工导表。日处理约 X 万条记录，要求可重跑、可对账。
技术栈
Python 3、FastAPI、SQLAlchemy / pandas、MySQL、Redis、Celery（或 APScheduler）、pytest、Docker
职责与贡献
采集与清洗
封装各家 API/文件适配器（统一 fetch → normalize → validate → upsert）；用 pandas 做字段映射、空值与编码处理；校验失败写入错误表，支持按批次重跑，不污染主表。
任务调度与限流
定时任务分片拉取，失败自动重试（指数退避）；对外部 QPS 做令牌桶/滑动窗口限流，避免把对方接口打挂。
接口与缓存
用 FastAPI 提供查询、手动触发同步、任务状态接口；热点查询结果 Redis 缓存，更新后主动失效。
可观测与质量
同步量、失败率、延迟写入日志/监控；关键字段做 checksum 对账，发现条数或金额不一致即告警。补充 pytest 覆盖清洗规则与幂等写入。
结果
将原先人工日均 X 小时的导表缩短为定时自动完成；脏数据可定位到批次与字段；新数据源接入从「改一堆脚本」变成「加一个适配器」。
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