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深圳后端兼职程序员

ID：281999

Martin

技术专家

公司信息：
阿里巴巴

工作经验：
6年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
深圳
南山

技术能力

领域指导:
技术管理：CI流程优化，研发规范流程优化，敏捷开发教练，技术规划
架构设计: 在电商物流/IOT/教育/协同办公等领域丰富领域知识与架构实践，深度参与公司数字化转型的项目，熟悉 DDD 建模方法，具备微内核、消息驱动、SOA，微服务，业务中台等主流的架构实践经验，对微服务框架有较丰富实战经验，在高性能/高可用/高并发/海量数据的系统架构设计上有丰富实战经验

项目经验

目标管理系统(AGoal) 阿里巴巴(企业智能) 项目简介: 面向阿里巴巴集团内以及环路公司的员工使用的在线目标管理系统，主要有用户管理/组织架构管理/目标管理/进展管理/消息模块/周月报等主要功能模块。使用 React/Java 相关的技术栈与组件，项目组成员有 12 人(3 前端+4 后台+1 测试+2 产品+2 运营)，目前 MAU4W，DAU5K。工作内容: 1. 担任技术 PM，参与项目的需求与评审管理，对外合作管理，技术规划，任务与资源分配，把控、质量、风险，开发迭代管理;完成 Java 技术架构升级，相关技术组件选型，协同产品与运营节奏，制定用户切流与灰度方案并实现; 2. 多次主导跨 BG/BU 的技术合作，在 OKR 周月报中钉钉文档相关的技术方案，与算法团队在搜索推荐，目标查看权限范围设置推荐等多个场景，在用户体验与智能化应用场景上 3. 承担了项目中核心功能模块的设计与开发，基于 RABC 和 ACL 重构系统权限模型与相关业务，支持目标的点对点/点对面的授权规则; 4. 主导系统的稳定性建设，对接集团内各种监控系统，针对于基础数据/目标/等多个核心用户场景，使用多种监控与排查工具分析系统性能瓶颈，从系统功能交互/系统/数据存储/JVM/接口/等层面优化系统性能，并制定多种限流与降级策略; 5. 使用 Flink+OpenSearch 实现了微服务架构下的带权限目标搜索技术难点，大幅度提升目标搜索性能，RT 从 1S 降低到 300ms 以内，其中优化了 Flink 算子，封装了 Opensearch 通用查询组件; 6. 针对于阿里集团基础数据的多岗虚实线人员汇报线，组织架构复杂等特点，重新建立了人员汇报线模型与业务流程，并复用到其他业务系统内; 7. 消息通知模块对接阿里 ihr 消息中心，并参与 ihr 消息中心通知渠道共建，完成阿里内外和钉钉卡片消息通知打通，使用 EventBus 设计完成业务逻辑与消息通知解耦、增强了系统消息模块的健壮性与容错能力; 8. 推动系统 SaaS 化改造，完成基础数据/权限模块配置/租户隔离等.

IHR-消息中心(IHR-MessageCenter) 阿里巴巴(企业智能) 项目简介: 面向阿里巴巴集团企业智能下的应用的消息发送管控中心，满足多个应用服务共有的消息模版/消息生成/消息投递/消息追溯等功能诉求，该消息中心具有消息的即时与定时发送/消息预览与撤回/不同级的模版隔离统一/消息状态追踪/消息快照/失败消息预警等功能，提供开发者统一的管理界面与服务接口，方便各个应用服务快速接入，目前支持 10 个业务产品域，日消息量 100W+，消息送达率 99.8%。工作内容: 1. 负责跨部门技术共建，参与项目的消息模版/消息通道等模块的维护与优化; 2. 参与阿里内外消息推送、钉钉卡片推送消息等多个消息通道共建，消息发送流程模版化改造，提高消息通道模块复用度，并增加消息发送流量时间窗口管控，拉通与消息发送服务提供方; 3. 针对于消息追溯功能，使用消息队列的延时消息与重传机制优化线上的轮询检查机制，解决了消息状态查询重试问题; 4. 针对于消息流水表数据量过大问题，使用分表处理，提高数据库性能，ODPS 统计报表开发生成报表.

希沃云班平台广州视源股份项目简介: 该平台聚焦于智慧校园领域的班级服务管理，已接入 2000 多所学校，100W+的在校师生在使用，可管理班牌、云屏、移动端、网页端等多种接入终端，该平台包括了信息发布、班级/个人课表、基础数据、用户考勤打卡、设备管理、自助运维、数据对接任务管理、第三方开放等多个子功能系统。后台基于典型微服务架构设计，目前设备 15w+/设备日活 5w+/用户量 100w+/用户日活 10w+/设备流量 8000qps/用户流量 2000qps，软硬件开发团队规模 30+。工作内容: 1. 参与项目需求分析，总体架构设计、技术选型、核心功能模块设计与开发，性能优化; 2. 负责数据架构设计，数据库表与缓存架构设计，分库分表分区策略，缓存数据结构与使用方式调优; 3. 负责全领域的服务性能优化，服务拆分与解耦/层级架构调整/代码质量(rpc 聚合/计算热点调优)优化/请求流量管控/容错规范设计/服务降级规范设计/jvm 调优(内存比例/线程栈内存大小)与 gc 算法调优; 4. 在信息发布领域服务设计中使用 AOP/RocketMQ 实现使用阿里云内容鉴黄鉴暴异步审核内容机制，使用 zookeeper+本地缓存化发布流程步骤,目前已独立为中台业务,对接集团内的多个信息发布业务; 5. 设计班级评分功能,使用 xxl-job 固化维度->日总->月总的