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数字马力
高级全栈工程师
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6年
擅长技能

在多年的技术深耕中,构建了横跨多领域的复合型技术体系,以扎实的后端开发为根基,融合前端架构、运维工程与 AI 技术应用,形成了全链路技术落地能力。 后端开发领域,精通 Java,具备高并发、分布式系统架构设计与实现经验。基于 Java 生态,深入理解 Spring Cloud Alibaba 微服务架构,曾主导设计并落地支持日均千万级请求的分布式业务系统,通过服务治理、熔断降级与负载均衡策略,将系统可用性提升至 99.99%。同时,擅长利用 Python 的高效开发特性,基于 Django 与 Flask 框架构建数据处理服务,结合 Celery 分布式任务队列,实现了 TB 级数据的异步清洗与分析流程,处理效率较传统方案提升 40%。 前端与全栈协同方面,深谙前后端分离架构设计理念,熟练运用 Vue3 与 React 框架进行组件化开发,通过 TypeScript 强类型约束提升代码可维护性。在多个全栈项目中,主导设计 RESTful API 与 GraphQL 接口规范,实现前后端数据交互的高效协同,曾通过优化前端构建流程与资源加载策略,将页面首屏加载时间缩短 60%,显著提升用户体验。 运维与 DevOps 体系建设领域,以 Linux 系统为核心,构建了完整的自动化运维链路。熟练运用 Docker 与 Kubernetes 实现容器化部署,设计基于 Jenkins 的 CI/CD 流水线,将项目发布周期从周级缩短至小时级,同时通过 Prometheus 与 Grafana 构建全方位监控体系,实现系统指标实时可视化与异常告警,保障业务连续性。此外,精通 Shell 与 Python 脚本编写,开发了一系列运维自动化工具,覆盖服务器巡检、日志分析与故障自愈场景,减少 80% 的人工运维成本。 AI 技术应用层面,专注于将人工智能技术与业务场景深度融合。基于 TensorFlow 与 PyTorch 框架,曾参与开发文本分类与推荐系统模型,通过特征工程优化与模型调参,将推荐准确率提升 25%。同时,利用 Python 数据科学库(Pandas、NumPy、Scikit-learn)构建数据分析 pipeline,结合机器学习算法实现用户行为预测与业务风险评估,为业务决策提供数据支撑。在 AI 工程化落地中,擅长模型轻量化部署与性能优化,通过 TensorRT 加速推理,将模型响应时间压缩至毫秒级,满足高并发业务场景需求。 在技术实践中,始终秉持 “问题驱动、技术落地” 的理念,曾主导多个跨团队技术攻坚项目,通过技术选型优化与架构重构,解决了一系列核心业务痛点,为业务增长提供了坚实的技术支撑。未来将持续聚焦技术前沿,探索 AI 与云原生技术的融合创新,打造更具竞争力的技术解决方案。

¥900 / 8小时

可兼职时间 周六、周日、工作日

可兼职地点 宝安 全国线上兼职

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