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具备企业级数据治理与数据平台的研发、交付和疑难问题排查经验，主要使用 Java、Spring、Maven、Redis/Redisson、Kafka、SQL、Git、Jenkins等技术和工具。能够结合业务现象，从日志时间线、配置、依赖包、源码调用链及真实运行环境定位根因，处理服务启动失败、Spring Bean 冲突、Maven 依赖未生效、JVM 内存溢出、SQL 事务超时、缓存连接异常、接口契约偏差等问题。
具备多仓库、多模块代码分析及小范围修复能力，熟悉 JDK 8/17 环境切换、构建打包、部署验证和回滚流程。日常使用 Codex、MCP、PowerShell 与 Obsidian 优化研发、排障和知识沉淀流程，重视最小正确改动、真实环境验证、交付文档和数据安全，适合远程故障诊断、小型功能修改及技术方案梳理。
1. 企业级数据治理平台研发与稳定性治理：参与数据资产、数据质量、元数据和数据安全等模块的需求分析、代码定位及问题修复。处理过 Spring 多 Bean 冲突、Redis/Redisson 超时、JVM OOM、SQL 事务超时、Maven 依赖打包未生效和应用服务器启动异常等问题，通过关联日志、配置、依赖关系与真实调用链确认根因，完成最小修复、构建验证及交付说明。
2. 元数据与数据血缘能力扩展：参与 Hive 外部表、Elasticsearch、SQL 解析和字段血缘相关方案分析，梳理数据采集、语法解析、图存储及元数据绑定链路，基于现有扩展点设计兼容方案，尽量不改动稳定的图模型和接口契约。
3. AI 辅助研发流程建设：搭建 Codex、浏览器调试、MCP与 Obsidian 协作流程，将需求澄清、开发、Review、测试和交付检查整理为可复用流程，并沉淀排障清单与技术文档，减少重复定位和沟通成本。
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