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北京Java兼职程序员

ID：350536

Disappear 身份已认证

java开发工程师

公司信息：
某制造业大厂

工作经验：
3年

兼职日薪：
600元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
北京
海淀

技术能力

编程语言和开发能力
熟练掌握 Java、Java Web、Python 和 Golang 等多种编程语言，具备优秀的编码能力和跨语言开发经验。
深入理解并广泛应用Spring Boot、Spring Cloud 等后端开发框架，能够快速搭建和优化复杂系统架构。
机器学习和数据科学
熟练使用 scikit-learn 和 TensorFlow 深度学习框架，具备机器学习算法的实现和调优能力。
拥有扎实的机器学习理论知识，能够应用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估。
系统架构设计与优化
持有软考高级证书-系统架构设计师，具备优秀的系统架构设计理念和实践经验。
在大规模系统设计和优化方面有所研究，能够根据业务需求设计高可用、高性能的分布式系统架构。
沟通和表达能力
精通 PPT 制作和文档撰写，能够清晰、简洁地表达技术和项目成果。能够流畅地进行中英文技术汇报和沟通。
计算机科学基础与云运维技能
扎实的数据结构与算法基础，熟练掌握计算机网络、操作系统等计算机基础知识。
熟练使用 Kubernetes (K8s)、Docker 等云原生工具，能够实现持续集成和部署，提高开发效率和系统稳定性。
后端工具与技术应用
熟练使用 Kafka、Apache APISIX、Keycloak、Prometheus、SkyWalking 等常用后端工具，能够为系统集成、监控和安全性提供全面支持。

项目经验

高性能API网关管理平台（后端负责人） 2023年7月至今
 项目概述
基于apisix开发的企业内部集成化高性能、高可用、高安全网关托管平台，支持API生命周期管理（API发布、调试、监控、下线等操作），可实现企业内部各系统间集成、提供安全访问后端接口功能。
 开发工作
使用 Spring Boot 框架简化API管理平台的初始搭建和开发过程。
选用PgSql 作为主要数据库，配置 Druid 数据库连接池以提升性能。
引入 Redis 作为缓存存储，优化数据访问速度。
结合 Spring Boot 下的 AOP 和自定义注解实现用户行为记录和日志采集。
使用 Kafka 消息队列，实现与企业内部API工具库的解耦。
使用 Keycloak 的 OAuth 2.0 实现API调用的认证控制。
引入 Prometheus、SkyWalking 和 OpenSearch 作为API调用监控方案，实现实时数据监控和性能优化。
实施分布式事务处理，解决不同资源间因代码执行错误引起的数据一致性问题。
 部署与运维工作
负责从开发到生产环境的所有 Kubernetes (K8s) 环境的安装和部署。
熟练掌握 Kubernetes 的操作和运维命令，能够快速定位和处理各个镜像资源的运行问题。
部署和管理：APISIX、Keycloak、Etcd、Prometheus、SkyWalking、OpenSearch和Redis等镜像资源。
拥有 OpenSearch 的调优和优化工作经验，提升搜索服务的性能和稳定性。

Kafka多集群管理平台（主要完成人） 2023年4月至今
 项目概述
开发并维护基于 Kafka 的集中式消息管理平台，旨在提供一站式管理和监控多个 Kafka 集群。平台功能涵盖
集群部署与配置、Topic 和 Consumer 管理、权限管理、审批流程管理、监控与告警以及丰富的 Kafka 插件功能。
技术细节与贡献：
使用 Spring Boot 和 Hibernate 完成项目后端代码整合，保证系统的高效性和稳定性。
通过 Spring Security 实现与 ADFS 的集成，实现联想内部统一登录管理，提升用户体验和安全性。
引入 Kafka Bridge、Kafka Connector 等插件，丰富平台功能，支持更广泛的数据集成和处理需求。
利用抽象工厂和建造者模式设计实现 Prometheus 监控接口的统一调用，确保监控数据的高效获取和分析。
使用定时轮询和 Prometheus AlertManager 方案实现丰富的告警功能，及时响应和处理异常情况。
通过 API 调用方式，实现在 Kubernetes (K8s) 中管理 Kafka 及其相关插件资源的创建、编辑等管理功能，提升运维效率和管理便捷性。

基于深度学习的生态环境质量模拟预测软件 V1.0（独立完成人） 2021年10月至2022年12月
 项目概述
独立开发基于 Python 和 TensorFlow 的生态环境质量模拟预测软件，结合深度学习技术，主要包括深度学习处理模块、地图数据预处理模块和可视化模块。该软件能够对环境质量数据进行高精度的模拟预测，模拟准确率达到95%以上。
 技术细节与贡献：
使用 Python 和 TensorFlow 搭建环境，实现深度学习模型的训练和预测功能，包括 RNN、LSTM、GRU 和 TCN 等时间序列预测算法的应用。
利用 PyQt5 进行软件界面的设计和开发，提供用户友好的操作体验。
使用 Folium 开源库实现对研究区域地图数据的预处理和最终可视化展示，帮助用户直观理解模拟结果。
通过优化算法和参数设置，提升了模型的预测精度和效率，为环境保护决策提供科学依据。

案例展示

开发产品

高性能API网关管理平台（后端负责人） 2023年7月至今  项目概述基于apisix开发的企业内部集成化高性能、高
开发产品

集群部署与配置、Topic 和 Consumer 管理、权限管理、审批流程管理、监控与告警以及丰富的 Kafka 插件功能。技术细节与贡献：使用 Spring Boot 和 Hibernate 完成项目后端代码整合，保证系统的高效性和稳定性。通过 Spring Sec