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深圳后端兼职程序员

ID：318470

午夜狂刀

技术总监架构师项目经理

公司信息：
Farben 烽火

工作经验：
15年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
深圳
福田

技术能力

1、长期工作在一线，对信息化领域的各类技术与应用体系有着深入的理解。在多年的工作中，接触和学习了众多的语言和框架，包括：TCP/IP协议、消息队列、工业通讯、分布式数据库、分布式业务体系、等等；能灵活运用各类服务器技术；
2、对基于HADOOP等大数据应用领域有着充分的理解，包括：HADOOP、HBase、Spark、Spark-Streaming、Storm、Hive、Zookeeper、ElasticSearch、Vertica、YDB、机器学习（ML）、等等。对大数据应用的整体体系有着充分的理解；
3、针对大数据实时分析和大型复杂场景应用，学习过一些特有的架构体系，例如Lambda架构、阿里中台战略、等等；对区块链技术及其应用也有基本的了解，认真阅读过《区块链技术指南》等相关技术资料；
4、曾经以系统架构师身份在过跨境电商企业工作，对基于亚马逊的跨境电商业务和技术体系有着较为全面的了解，包括：供应商、产品、SKU、列表、广告、FBA、退换货、评论、反馈、集成邮件处理、智能库存、请款付款、等等，对AMAZON-API体系有着清晰的认知；
5、对《应急指挥系统》有着良好的认知，包括：预警告警、突发事件、应急预案、模拟演练、融合通信、信息接报、电子沙盘、全景录像、资源管控、作战指挥、等等各个层面。阅读过多本应急指挥系统的相关书籍，做过《通用应急指挥平台》的整体架构设计；
6、对硬件技术和嵌入式系统有着丰富的实践经验，这些实践经验包括：单片机、可编程逻辑控制器、工业机床控制、等等。其中一个代表作品是家用安全监测电话机，它基于51单片机方案，使用C51编写，代码总长4万行；
7、对工业互联网，尤其是生产制造行业的各类业务活动，有良好的理解，项目经验涉及采购协同、供应链跟踪、设备管理、产线编排、场内调度、能耗监测、仓储控制、品质检测、营销分析、等等经营和技术交叉领域。

项目经验

5.1. 2023年中金财富智能客服优化项目
建设单位：中金财富股份有限公司
担任角色：项目经理，架构师
技术体系：NGNIX，SpingBoot，VUE，MySQL，LDAP，REDIS，ASR+NLP
解决方案：
1、对在线客服的入口进行优化，支持匿名访客和一般业务客户
2、对知识库进行优化，在原有的知识库之上，增加对各类产品推荐、营销活动的内容，形成“范知识库体系”
3、对各类现有业务知识，建立标签和标注体系；形成业务方向和标签方向的双向检索能力
4、引入ASR和NLP能力，建立语义标签，自动定位客户问答关键字
5、建立关键信息收集和归纳能力，形成上下文；对未能处理的客户问答，建立自动创建业务工单的能力；
6、对经常出现的问题进行统计，按照出现的频次形成优先级；对接统一待办系统，自动发布处置任务
本系统采用微服务架构+前后端分离；前端采用VUE，对接多方支撑系统的服务接口；其中，因为消息结构和内容的复杂性，对项目的技术能力来说是一个主要挑战；此外，前端数据埋点需要支持曝光和点击访问两项活动，对前端DOM的组织办法提出了严格的规范约束。

5.3. 2022年润腾案场智能语音平台
建设单位：润腾智慧科技有限公司
担任角色：项目经理，架构师
技术体系：VUE，SpringBoot，ASR+NLP，COS/S3，IoT

解决方案：1）对接主数据体系，建立案场信息库、用户信息库；2）建立话术库，对每一个案场允许有场景以及对应的话术，形成话术指导能力；3）建立设备数据库，对接录音工牌、智能话机，形成设备管理体系，包括对设备的在线情况、工作情况进行监测；3）通过录音文件上传的手段，采集现场录音，保存在COS服务器中；4）对接ASR服务，对录音内容进行逐条分析，根据语义命中内容进行评分；5）通过对客户侧语音的关键字命中情况，分析形成客户画像、现场关注点画像。
5.4. 2022年百信银行资产分发门户项目
建设单位：中信百信银行股份有限公司
担任角色：项目经理，架构师
技术体系：NGNIX，SpingBoot，VUE，MySQL，Applo，REDIS，MSOA，Flink

5.5. 2021年智能仓储控制系统
建设单位：京东物流
担任角色：项目经理，架构师
技术体系：VUE，SpringBoot，C++，JNA，LiteFlow，Unity3D

其中所涉及的技术和处理过程如下：
1、离线数据每天通过ETL过程，从业务系统抽取并存放到HDFS文件，通过外部数据表映射的方式，直接加载到HIVE表中，构成ODS层；
2、通过SparkSQL，以一个专门定义的RtaRecord对象，汇聚、融合各个业务来源数据，形成基本的DWD层；
3、续上；对不同业务来源，其分别定义相应的数据处理模块；
4、续上；其间，为了方便后续的实时计算过程，离线计算模块还会建立和维护多个数据中间表，形成DWM层；
5、在数据处理过程中，在不同的环节，分别通过计算规则服务，对400多项数据指标进行计算，其数据处理结果保存在HBase中，形成DWS层；
6、在HBase中，在两个列族中，分别存放了离线T-1数据和实时T-0数据；其中T-0数据由实时计算过程维护；
7、实时计算任务的来源数据首先由业务过程主动推送至Kafka中，再由Spark-Streaming作业消费和处理这些实时数据，通过与离线数据的合并，形成T-0数据，并保存在HBase表的T-0列族中；
8、离线计算任务和实时计算任务的结果在保存到HBase的同时，还同步保存到外部的一个MySQL中，形成ADS层；
9、实时终端台账的最终展示模块采用帆软报表FineReport实现，包括63个查询条件、12个分组标签，需要提供复杂的数据隔离要求（行+列双重控制）。

5.11. 2017年烽火大数据应用工程
建设单位：南京烽火驻深圳研发中心
担任角色：技术总监
技术体系：HDFS，HIVE，Kafka，Spark，SparkML，ES，YDB，狼烟
主要职责：基于HADOOP等大数据生态，针对客户需求定制应用，涉及大量的大数据产品和技术。
本人在期间担任深圳研发中心的技术总监，负责大数据应用各环节的技术督导，包括：1）了解各个产品线的产品并进行整合、对接；2）负责根据用户的业务需求建立完整的架构设计；3）为提升系统整体可维护性而定义和补充各类监控体系。
技术应用包括：
1）将外部主动推送/报送的数据存放到HDFS中，使用HIVE映射，通过Spark对数据进行初步提取，写入Kafka中；在Kafka的后面接数据预处理，对数据进行格式转换、去重、写入入库队列（Kafka），然后通过Spark-Streami