技术能力

 熟悉java开发语言，熟悉SpringBoot 、Maven和Mybatis等应用框架，了解常见的设计模式
 了解JVM原理，常见的垃圾回收算法以及JVM调优
 了解MySQL、TiDB以及ElasticSearch常见数据库
 熟悉常用数据结构及算法基础知识，熟悉MySQL常用语句以及优化等
 了解Redis、kafka、RocketMq等中间件的基本使用
 了解分布式的基本理论
 了解DevOPS的相关概念，了解jenkins和sonar等工具的使用以及CICD流程的配置管理
 了解基础机器学习模型（线性回归、逻辑回归、决策树等），了解常见的机器学习理论（过拟合问题、交叉验证问题、模型选择问题）
 通过英语六级，能够独立阅读英文技术文档，CET6 476

项目经验

报文管理系统建设
简介：随着公司业务的发展，报文数量逐年增加，报文制定和管理流程存在报文生成方式原始，易出错、数据分散、沟通协作成本高、不易于推广等痛点问题。
个人工作：负责报系统的需求对接，从零到一地完成前后端功能开发以及应用部署和维护。前端基于vue框架开发，支持用户自由拖拽数据元组装成报文，后端基于SpringBoot和SpringSecurity开发，处理报文树形嵌套形层级关系。系统实现了用户的认证授权，数据元和报文的全生命周期管理，报文版本校验，以及报文模板Excel、xml和Json格式的导出等。
落地效果：将分散在各个团队的报文规范和数据统一管理，提高了撰写报文和评审报文的工作效率，同时为开发测试人员提供了各种格式的报文模板和示例报文，并为业务方和运营人员提供了多维度的数据聚合查询服务，实现了公司报文数据的共建共享，极大地提高了报文数据的准确性和协作效率。
 2019.05-2019.08 [百度 用户行为分析] 数据挖掘实习生
 简介：根据百度大搜体系产品的用户行为日志数据采用a/b test方法来分析和评估产品上线后的收益情况。
 工作内容：主要负责移动端手机百度等APP的日志数据分析，在数据平台编写Hive语句提取并计算相关的pv、uv等数据指标，并在Hadoop集群上利用exsense 框架处理日志信息，修改相应的mapreduce程序和配置文件将数据提交到HDFS文件系统中处理并生成各个指标的数据报表，然后根据框架的宏观指标、用户体验指标和时长指标等来评估产品更新后的效益情况，分别给出负收益、持平、正收益等结论。用k-means聚类算法来分析图搜搜索日志的query情况。每条query的各个指标的数据大概服从高斯分布，用均值和标准差量化为五个等级，然后用k-means无监督聚类算法聚类，对比聚类后的各个指标的均值，找出内容页面的badcase。

团队情况