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北京Java兼职程序员

ID：144781

Σric

数据挖掘工程师/java开发

公司信息：
阿里巴巴

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日

所在区域：
北京
海淀

技术能力

后端技术栈：
1.扎实的Java基本功，熟练运用常用的设计模式，有良好的代码风格。
2.扎实的JavaWeb理论知识，对servlet，jsp，tomcat容器有较好的理解。
3.熟练操作Mysql数据库，能熟练书写sql语句,并了解Mycat数据库中间件,分库分表应用场景.
4.熟悉CentOs操作系统以及Linux常用命令.
5.熟悉Redis集群搭建，Nigix+fastdfs搭建静态图片服务器，Nigix配置负载均衡。
6.熟练掌握Spring，SpringMVC，Mybatis，框架，运用idea+ssm【或 ssh】搭建分布式工程，并在阿里云上部署web工程。
7.熟练使用Eclipse,Idea,Git,SVN,Maven等项目管理工具。
8.熟练使用Duboo【配合ZooKeeper】，WebService远程调用
9.掌握activemq消息队列、Freemarker模板引擎技术、shrio安全控制框架；能够使用Quartz作为单独任务调度模块以及整合spring进行任务调度。
10.除JAVA外，python也有涉猎,能编写一些本地处理文件脚本。
11.阿里中间件.包括metaQ,hsf,dts等.
前端技术栈：
1.熟悉html5，css，JavaScript，jQuery。
2.了解一些layUI，bootstrap等前端框架,可以独立完成简洁，大方，美观的前端页面搭建。

项目经验

项目名称：阿里巴巴达摩院--ICBU--阿里翻译--阿里翻译开放平台(translate.alibaba-inc.com(内网可以访问))
主要职位：外包团队Team Leader 下属人数5人
开发环境： idea+ maven+ MySQL + spring-boot+HSF(DUBBO)
软件架构： pandora-boot+ Spring + mybatis + MetaQ + DTS + maxCompute + docker
开发周期： 2019/1-至今
项目描述：
阿里翻译开放平台主要是服务集团内的业务方如AE,LAZADA等国际化业务,整合阿里翻译现有的能力,对业务方进行统一的解决方案提供.未来有可能对外开放,服务于社会各界.
责任描述：
参与技术评审,与项目经理产品经理一起制定架构设计,具体实现策略等.
定期进行codereview,对团队内的成员进行代码规范的宣导和指导。
制定前后端交互接口规范,前后端分离开发,推进项目进度.
使用阿里巴巴的maxCompute进行数据开发，整理相关报表，以及核心代码编写。
技术描述：
阿里巴巴大数据开发平台maxCompute进行数据开发,核心代码编写.
前后端交互接口制定,接口文档编写.
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项目名称：阿里巴巴达摩院--ICBU--阿里翻译--商业模式探索-CPX项目
开发环境： idea+ maven+ MySQL + pandora-boot（自己封装的spring-boot）
软件架构： pandora-boot+ Spring + mybatis + MetaQ + DTS + maxCompute + docker
开发周期： 2018/11-2019/1
项目描述：
CPX平台主要是为阿里翻译产品经理进行商业探索的一个过程，联合AE,进行AE商品小语种站点的选品投放,进行AB试验的开发.依赖阿里翻译www.zuodao.com 做到平台,进行商品投放.
责任描述：
与AE业务方对接,配合产品运营进行选品工作,根据商品PV进行分析排序。
对接人工翻译需求平台,进行商品生产。
AB试验方案设计,以及具体功能实现.
最终结果报表展示以及参与产品的商业模式探索论证。
技术描述：
Tair+内存缓存+maxCompute的存储方式进行商品存储,承接广告流量,能满足广告流量高并发需求.
AB试验方案落地,让PD和业务方能直观看到人工翻译商品和机器翻译商品的区别。
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项目名称：阿里巴巴达摩院--ICBU--阿里翻译--mt-data数据采集平台
开发环境： idea+ maven+ MySQL + pandora-boot（自己封装的spring-boot）
软件架构： pandora-boot+ Spring + mybatis + MetaQ + DTS + maxCompute + docker
开发周期： 2018/5-2018/11
项目描述：
mt-data平台主要是为阿里翻译机器学习平台提供大量互译语料，主要是定制化，精细化爬虫开发，以及数据产品化和数据规模化
责任描述：

字幕爬虫开发。已经需要渲染页面的定制爬取。
使用阿里巴巴的maxCompute进行数据开发，整理相关报表，合并到先有语料库，制作语料漏斗。
技术描述：
通过使用DB+METAQ的方案，对词典采集进行分布式高并发的爬取
使用飞冰+react进行前端页面处理。
对于js渲染的页面，采用node.js + chrome headless+K8s全新架构，进行大吞吐量的抓取.