技术能力

熟练使用Intellij IDE、Eclipse 开发工具等
能够熟练使用项目管理工具 Git 、SVN、Maven等
熟练掌握数据库的操作和SQL语句，能熟练使用MYSQL和ORACLE进行系统开发
能够使用 JavaScript 、AngularJS、VUE、 Echart等前端框架语言控件
能够在Linux系统上，熟练的使用常用的Linux部署命令，完成Web工程的部署测试工作
对于多线程和线程池的使用有一定的了解
能够使用Spring、SpingBoot、Mybatis等框架进行服务端的开发、测试、部署工作

项目经验

项目名称：配置管理中心
项目描述：该项目是一个内部应用系统；主要是为了解决日益增长的各省份部署上线工作，给测试、运维带来的大量繁重且混乱的项目配置管理压力而提出的需求。该项目是为了和CI自动化构建平台集成使用的。将全国各省份运营商的相同组件的不同配置项，全部交托给配置管理中，按照不同业务线、不同项目、再分省份和环境【开发、测试、生产】管理起来，由其统一负责想CI平台负责。在自动化构建时，通过系统向CI平台开放的API接口，获取相应省份环境下的配置项。这样就大大解放了人力维护的成本和部署时间，使自动化部署流程得以真正贯通。其主体功能是对于不同业务线、不同项目、分省份的进行管理【整体是一个完全的组织结构树】，所有的项目配置项全部在各个项目的叶子节点下；另外针对各个业务线的项目以及环境进行角色和权限的管理。

项目名称：敏感词过滤
项目描述：该项目主要是为了配合语音云服务中的非法敏感词而开发一个小的中间件，主要集成了两个功能：敏感词过滤服务、敏感词同步服务；一、敏感词过滤服务：主要是一个对后处理服务开放的一个API接口服务，其主要是服务对所有接入敏感词过滤的语音遥控器提供过滤服务，而且为了满足分省分环境的定制化需求，该敏感词还为各个省份环境接入了省分库和公共库，每个省份的语音进入先经过公共库的校验，还会再经过省份库的校验【考虑到该组件的并发量可能会比较高，因此该接口针对每个省份的渠道库做了缓存】。二、敏感词同步：该接口就是和下面的管控系统打通的数据同步接口；其主要功能是为了让各省份的省份库数据同步到中央仓库给敏感词组件使用而开发的；其中的难点主要在数据的双节点数据一致性以及缓存数据的同步【通过数据回滚机制实现】。

项目名称：管控系统
项目描述：该项目主要分为以下几个模块：媒资管理、规则管理、敏感词管理、用户管理以及权限管理。每个模块相对独立，其中媒资管理主要是针对省份运营商实时同步的影视媒资的管理【增删改查、上下线功能】；敏感词管理则是为了后续的独立模块敏感词组建开发出来的单独模块，其主要涉及分省份渠道的敏感词库的管理【敏感词的本地库管理】，以及中央库【敏感词分为本地库和中央库】的双节点的数据同步和双节点的数据回滚机制；规则管理模块则是针对影视资源的搜索规则做定制化的搜索规则展示，以便于搜索引擎可以做到实时生效【该模块主体功能：规则的创建管理、规则和影视资源的关联管理以及最重要的向搜索引擎的数据同步】；用户和权限管理则是一些基础的增删改查功能，其中值得一提的是，管理该系统的权限校验功【IP白名单+拦截器（URL+账号）校验】；

项目名称：数据爬虫平台)
项目描述：为了摸清线上面料市场的商品规模，以及了解已经入驻各个平台的商家的基本情况；公司做出了关于基础数据搜集的决策。爬虫平台就是基于以上背景提出的，它主要分成以下几个部分：common-biz层、crawler-job层（同时包含job失败重爬机制、分布式爬取）、data-filter层、data-analyzer层；其中common-biz层主要是负责基本的数据DAO层服务（即：对于多个数据源渠道的数据提取出重要的公众属性，存储在公共表中，只是需要额外加上来源标记即可）；crawler-job层采用的是多线程爬取，将每个job爬虫抽象出两个部分：公共的抽象类 AbstractTaskProduce和 AbstractParser并且这两个抽象类分别实现了公共的接口 CrawlerTaskProduce、IParser方法；这样做是为了将请求封装和结果解析分开，这样就可以让各个job以多线程的方式实现（两者相互独立，互不相干）；data-filter层主要是在IParser完成数据转换（common-model）之后,用来针对脏数据进行过滤；data-analyzer层主要是对采集到的数据进行分析并针对数据打Tag标签；在完成这一系列动作之后，以便将数据写入数据库并且同步到ES索引库里；

团队情况