夜深楼鼓
全栈工程师
杭州星洋智慧科技有限公司 · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州
时间：
下班后可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人 Java 后端开发，熟悉微服务架构、数据库设计、权限体系开发，同时掌握 Vue3 前端、微信小程序、langchain等Agent应用集成，可独立完成从需求梳理、接口开发、前后端联调到容器化部署整套落地工作。
项目经验
思政学习平台 Java 开发工程师
项目概述：面向校园思政学习场景的前后端分离平台，覆盖资讯资源、课程学习、学习任务、个人成长、消息中心、后台运营和 AI 智能问答；
后台支持组织用户、角色权限、内容审核、课程任务、知识库、采集任务、日志审计和容器化交付。
技术栈：Java 21、Spring Boot 3、Spring Cloud、MyBatis/MyBatis-Plus、MySQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Dify、vLLM、Docker
Compose、Nginx
技术亮点：
1. 多层权限模型设计：基于“用户-部门-角色-菜单-权限点-资源权限”抽象权限体系，将菜单/按钮权限与文章、课程、任务、知识库等资源范
围解耦，避免单纯 RBAC 无法控制业务数据可见范围的问题。
2. 学习任务领域建模：将学习任务拆分为任务主表、任务项、任务对象、资源权限、学习记录和统计数据，创建任务时一次性生成关联数据，后
续通过差量同步维护任务对象，降低任务变更对历史学习记录的影响。
3. AI 问答上下文封装：后端不直接透传前端请求到 Dify，而是先在 Redis 中缓存会话参数，再按当前用户权限装配可访问知识库集合，通过
SSE 输出流式结果并落库用户问题、模型回复和任务标识。
4. 内容发布与知识库联动：文章发布链路同时处理默认值补齐、审核、标签关系、资源权限和知识库导入，使内容从后台发布后能够进入前台展
示和 AI 检索体系，减少人工重复维护知识库。
5. 离线部署交付闭环：梳理 Docker Compose 部署顺序，将 MySQL、Redis、后端、前端、Nginx、Dify、vLLM 模型服务拆成可验证步骤，
补充镜像加载、API Key 配置、缓存重载、健康检查和巡检方案
项目概述：面向校园思政学习场景的前后端分离平台，覆盖资讯资源、课程学习、学习任务、个人成长、消息中心、后台运营和 AI 智能问答；
后台支持组织用户、角色权限、内容审核、课程任务、知识库、采集任务、日志审计和容器化交付。
技术栈：Java 21、Spring Boot 3、Spring Cloud、MyBatis/MyBatis-Plus、MySQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Dify、vLLM、Docker
Compose、Nginx
技术亮点：
1. 多层权限模型设计：基于“用户-部门-角色-菜单-权限点-资源权限”抽象权限体系，将菜单/按钮权限与文章、课程、任务、知识库等资源范
围解耦，避免单纯 RBAC 无法控制业务数据可见范围的问题。
2. 学习任务领域建模：将学习任务拆分为任务主表、任务项、任务对象、资源权限、学习记录和统计数据，创建任务时一次性生成关联数据，后
续通过差量同步维护任务对象，降低任务变更对历史学习记录的影响。
3. AI 问答上下文封装：后端不直接透传前端请求到 Dify，而是先在 Redis 中缓存会话参数，再按当前用户权限装配可访问知识库集合，通过
SSE 输出流式结果并落库用户问题、模型回复和任务标识。
4. 内容发布与知识库联动：文章发布链路同时处理默认值补齐、审核、标签关系、资源权限和知识库导入，使内容从后台发布后能够进入前台展
示和 AI 检索体系，减少人工重复维护知识库。
5. 离线部署交付闭环：梳理 Docker Compose 部署顺序，将 MySQL、Redis、后端、前端、Nginx、Dify、vLLM 模型服务拆成可验证步骤，
补充镜像加载、API Key 配置、缓存重载、健康检查和巡检方案
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本人 Java 后端开发，熟悉微服务架构、数据库设计、权限体系开发，同时掌握 Vue3 前端、微信小程序、langchain等Agent应用集成，可独立完成从需求梳理、接口开发、前后端联调到容器化部署整套落地工作。
项目经验
思政学习平台 Java 开发工程师
项目概述：面向校园思政学习场景的前后端分离平台，覆盖资讯资源、课程学习、学习任务、个人成长、消息中心、后台运营和 AI 智能问答；
后台支持组织用户、角色权限、内容审核、课程任务、知识库、采集任务、日志审计和容器化交付。
技术栈：Java 21、Spring Boot 3、Spring Cloud、MyBatis/MyBatis-Plus、MySQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Dify、vLLM、Docker
Compose、Nginx
技术亮点：
1. 多层权限模型设计：基于“用户-部门-角色-菜单-权限点-资源权限”抽象权限体系，将菜单/按钮权限与文章、课程、任务、知识库等资源范
围解耦，避免单纯 RBAC 无法控制业务数据可见范围的问题。
2. 学习任务领域建模：将学习任务拆分为任务主表、任务项、任务对象、资源权限、学习记录和统计数据，创建任务时一次性生成关联数据，后
续通过差量同步维护任务对象，降低任务变更对历史学习记录的影响。
3. AI 问答上下文封装：后端不直接透传前端请求到 Dify，而是先在 Redis 中缓存会话参数，再按当前用户权限装配可访问知识库集合，通过
SSE 输出流式结果并落库用户问题、模型回复和任务标识。
4. 内容发布与知识库联动：文章发布链路同时处理默认值补齐、审核、标签关系、资源权限和知识库导入，使内容从后台发布后能够进入前台展
示和 AI 检索体系，减少人工重复维护知识库。
5. 离线部署交付闭环：梳理 Docker Compose 部署顺序，将 MySQL、Redis、后端、前端、Nginx、Dify、vLLM 模型服务拆成可验证步骤，
补充镜像加载、API Key 配置、缓存重载、健康检查和巡检方案
项目概述：面向校园思政学习场景的前后端分离平台，覆盖资讯资源、课程学习、学习任务、个人成长、消息中心、后台运营和 AI 智能问答；
后台支持组织用户、角色权限、内容审核、课程任务、知识库、采集任务、日志审计和容器化交付。
技术栈：Java 21、Spring Boot 3、Spring Cloud、MyBatis/MyBatis-Plus、MySQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Dify、vLLM、Docker
Compose、Nginx
技术亮点：
1. 多层权限模型设计：基于“用户-部门-角色-菜单-权限点-资源权限”抽象权限体系，将菜单/按钮权限与文章、课程、任务、知识库等资源范
围解耦，避免单纯 RBAC 无法控制业务数据可见范围的问题。
2. 学习任务领域建模：将学习任务拆分为任务主表、任务项、任务对象、资源权限、学习记录和统计数据，创建任务时一次性生成关联数据，后
续通过差量同步维护任务对象，降低任务变更对历史学习记录的影响。
3. AI 问答上下文封装：后端不直接透传前端请求到 Dify，而是先在 Redis 中缓存会话参数，再按当前用户权限装配可访问知识库集合，通过
SSE 输出流式结果并落库用户问题、模型回复和任务标识。
4. 内容发布与知识库联动：文章发布链路同时处理默认值补齐、审核、标签关系、资源权限和知识库导入，使内容从后台发布后能够进入前台展
示和 AI 检索体系，减少人工重复维护知识库。
5. 离线部署交付闭环：梳理 Docker Compose 部署顺序，将 MySQL、Redis、后端、前端、Nginx、Dify、vLLM 模型服务拆成可验证步骤，
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