项目一：互联网金融信贷核心系统（贷款申请+贷后管理）

项目简介
面向个人用户的互联网信贷服务平台，覆盖贷款进件申请、资料审核、授信审批、放款、按期还款、自动代扣、逾期罚息、贷后催收、资产监控、台账对账完整贷前贷后链路，业务对数据一致性、资金安全、流程合规性要求极高。

负责工作

1. 负责贷款申请全链路开发，实现用户进件、资料校验、授信规则校验、额度审批、放款触发逻辑，设计标准化业务状态机，杜绝流程错乱、重复进件问题。
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2. 主导贷后核心模块开发，包含自动还款、批量代扣、账单生成、罚息计算、逾期状态迁移、催收台账管理、贷后资产状态监控。
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3. 基于Kafka实现审批结果异步通知、贷后定时任务解耦、还款结果异步对账，解决高峰期批量任务打库导致的系统抖动。
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4. 基于Redis实现用户额度缓存、风控黑白名单、防重提交、分布式锁控单，大幅减少DB查询压力与重复请求风险。
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5. 统一全链路幂等机制、重试机制、流水日志溯源，解决重复代扣、重复放款、账务不平问题，满足金融审计监管要求。
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6. 负责线上贷后异常数据修复、账务差异排查、定时任务异常定位，保障每日贷后结算、台账对账100%平账。

项目成果

- 彻底解决贷款、代扣、放款场景重复操作风险，实现全年资金零资损
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- 贷后批量任务吞吐提升60%，数据库峰值压力下降50%
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- 线上账务异常率降至0，完全满足金融合规审计标准

项目二：电商订单&售后中台系统

项目简介
支撑平台全量交易的订单售后中台，覆盖下单履约、发货签收、退款申请、退货换货、售后审核、人工仲裁、资金原路退回、运费分摊、售后对账全链路，承接日常流量及618/双11大促洪峰。

负责工作

1. 独立负责订单中心、售后中台核心研发，设计订单、售后单、退款单完整状态机，保障正向交易、逆向售后状态流转精准可控。
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2. 实现完整售后流程：用户退款申请、商家审核、平台介入仲裁、退货入库校验、资金原路退款、积分返还、库存回滚。
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3. 基于Kafka异步解耦订单变更、售后状态推送、库存回补、消息通知，保障主交易链路响应极速。
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4. 针对订单、售后超大表进行分表、冷热数据拆分、索引重构、慢查询根治，解决大促期间接口超时、查询卡顿问题。
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5. 搭建售后防重退款、幂等校验、资金对账体系，自动核对平台与支付渠道流水差异，减少人工对账成本。
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6. 大促期间负责压测优化、限流降级、应急预案落地，保障高并发售后链路稳定运行。

项目成果

- 支撑双十一大促数万级售后峰值，无超时、无雪崩、无重复退款事故
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- 售后核心接口响应耗时缩短40%，用户售后体验显著提升
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- 实现售后对账自动化，人工运维成本降低60%

项目三：线上问题自动定位Agent智能体

项目简介
面向金融信贷、电商交易核心链路，基于大模型搭建故障诊断Agent智能体，打通日志、监控、链路追踪、数据库指标，实现线上异常自动识别、根因推理、故障定位、修复建议输出，降低疑难故障排查门槛。

负责工作

1. 设计Agent整体架构，规划规划工具调用能力：日志检索、链路追踪查询、慢SQL分析、Kafka消费状态查询、监控指标拉取。
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2. 实现Agent任务拆解、多轮推理、工具调用编排，接收告警信息后自动调用对应工具采集证据，逐步推导故障根因。
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3. 对接全链路日志、SkyWalking链路数据、MySQL慢查询平台、Kafka监控，封装标准化查询工具给Agent调用。
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4. 训练领域Prompt与故障知识库，沉淀交易超时、锁等待、消息堆积、代扣失败、售后退款异常等金融&电商故障案例。
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5. 输出结构化诊断报告，包含异常现象、根因判断、影响范围、修复方案、临时止损建议，同步推送告警给开发运维。
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6. 接入历史故障复盘数据持续迭代Agent诊断能力，减少人工介入排查的时间。

项目成果

- 常见线上故障平均定位时长从小时级缩短至5分钟以内
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- 告警人工排查量下降60%，提升金融、电商核心链路故障响应速度
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- 沉淀可复用故障知识库，新人也可以借助Agent快速定位交易类疑难问题