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400/8小时
6年工作经验

青岛思锐卓远
高级java开发

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擅长技能

块化设计。深入理解 JVM 内存模型、类加载及 GC 调优,主导过多次线上服务降频、OOM 排查与参数优化,以
实战驱动 JVM 稳定性治理。精通并发编程内功,对锁升级、AQS、线程池调优及 JUC 组件有穿透性理解,能根据 I/O
与 CPU 密集场景设计最佳并发方案。熟练掌握 MySQL 体系,擅长复杂 SQL 优化、索引设计、事务与 MVCC 原理
分析,在分布式场景下具备分库分表、读写分离及高可用架构经验。深谙缓存架构,基于 Redis、MongoDB 构建多级
缓存,制定过缓存穿透/击穿/雪崩防御策略及最终一致性方案;掌握 RabbitMQ、RocketMQ 消息队列的可靠投递、
幂等、延迟消息及集群分片设计。熟练应用 Elasticsearch 实现近线搜推,能在亿级数据量下完成索引调优与数据一致
性治理。框架侧精研 Spring 体系,通过源码阅读定制过 Starter、拦截器等底层模块,基于 Spring Cloud Alibaba 落
地微服务全生命周期(注册发现、配置中心、降级熔断、链路跟踪),能够系统化推进高可用、高并发架构与性能调优。
Python 应用开发:精通 Python 语言及其工程化实践,基于 FastAPI 异步框架可极速交付高并发 Web 服务,
熟练整合 asyncio、中间件、JWT 鉴权、限流熔断、日志追踪等组件,保障接口 RT 与稳定性。具备全链路服务构建能
力,从依赖管理、配置中心接入、异常治理到自动化测试、容器化打包,追求可维护的工程交付标准。在 AI 服务编排
场景中,能利用 Python 生态快速构建模型推理网关、数据预处理流水线及微服务组合层,加速算法产品化。
Agent 开发工程落地:掌握 AI Agent 系统从设计到规模化落地的全栈能力。基于 Spring AI Alibaba 及
LangChain、LangGraph 架构,能实现 Planning、Reflection、Tool-use 闭环的智能体,在复杂业务中完成多步推
理与动态决策。精通向量检索增强生成(RAG)全链路,包括 Embedding 选型、多路召回、重排序、记忆窗口管理及
上下文压缩,通过对检索质量与幻觉率的精细调控,显著提升问答置信度。深度应用 MCP、Skill 等工具扩展协议,擅
长抽象可复用的标准化工具接口,实现跨系统多 Agent 协同、会话状态持久化、细粒度权限及安全护栏设计。建立
Agent 全维可观测体系,监控调用链、Token 消耗、时延与成功率,持续驱动系统稳定性优化,具备从 PoC 验证到生
产交付的成功经验。
应用部署与运维:具备坚实的 Linux 系统管理能力,熟练运用 Docker 进行标准化容器封装,并基于 Docker
Compose 实现多服务一键编排与横向扩展,快速构建可复制的开发、测试与生产环境。掌握容器日志、网络、存储等
核心配置,能结合 Nginx 反向代理与健康检查策略,实现零停机滚动部署与高可用交付,以 DevOps 思维打通“代码
->构建->发布”的快速交付通道。

项目经验

2026.2-2026.4 基于多智能体的炒股决策辅助系统
个人实践项目:
一人完成从 0 到 1 的完整项目落地:包括方案设计、技术栈评估、架构设计、编码实现、测试保障及线上部署。
项目简介:
面向 A 股/港股/美股的多智能体的炒股决策辅助系统,打通“数据采集→多方论证→交易建议→风险裁决→报告导
出”全流程,支持异步任务与实时进度。
技术栈:
LangGraph、LangChain、Python、FastAPI、Redis、MongoDB、Vue3、TypeScript、Vite、Element Plus、
SSE/WebSocket、ChromaDB、Docker/Compose。
项目亮点:
 · 主导基于 LangGraph StateGraph 的多智能体编排架构,构建 12 角色协作流程(分析师→研究辩论→交易→风
险裁决),将投研业务转化为可执行状态机。
 · 设计 ToolNode + Conditional Routing 闭环,基于 tool_calls、调用上限、报告阈值与轮次控制实现稳定收敛,
系统性解决 Agent 死循环与长尾时延问题。
 · 实现 Quick/Deep 双模型分层推理策略(高频节点提速、关键裁决提质),支持多 Provider 与参数级调优,平衡
时延、成本与分析质量。
 · 构建短期状态记忆(MessagesState/AgentState)+ 长期向量记忆(ChromaDB)双记忆体系,并引入反思写回机制,
提升跨任务经验复用能力。
 · 设计并实现多阶段决策链(证据采集→多空辩论→交易建议→风险裁决),将单模型输出升级为多角色协同推理,显
著增强结论可解释性与一致性。
 · 构建 Agent 反思增强链路(Reflection + Memory Retrieval):将历史决策复盘写入向量记忆,并在相似情景下
动态召回注入当前推理,形成可迭代优化的闭环决策机制。
2022.8-2025.6 千屹 + 以游
技术栈:
Spring Cloud & Alibaba 、 Dubbo 、 Mybatis 、 Red is 、 ES 、 MySQL 、 Mongo 、RocketMQ
• 项目成就
1. 智能车位推荐算法优化
(1) 采用蒙特卡洛算法 设计随机抽样模型,减少无效计算,匹配精度提升 40%
(2) 引入多级缓存(Red is + Guava Cache)预热高频数据,降低 DB 压力 50%
(3) 成果:接口响应时间 300%↑(2s → 500ms),点击转化率 15%↑
2. 支付网关架构设计(高扩展性)
(1) 基于 策略+工厂+模板方法 设计支付路由框架,新增渠道开发效率 50%↑
(2) 对接 7 家支付渠道(盛付通/拉卡拉/汇付等),支持千万级月流水
3. 高可用手机充值平台
(1) 设计 动态调用链 替代硬编码,渠道切换效率 80%↑
(2) 基于 滑动时间窗口算法 实时评估渠道健康度, 自动熔断异常节点

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