茴香
后端开发工程师
- 公司信息：
- 字节跳动
- 工作经验：
- 2年
- 兼职日薪：
- 700元/8小时
- 兼职时间：
- 周六
- 周日
- 可工作日驻场（自由职业原因）
- 所在区域：
- 洛阳
- 全区
技术能力
我是具有2年后端开发经验的程序员，擅长使用python、Spring Boot以及MySQL等技术进行系统开发和优化。毕业于上海交通大学的计算机科学与技术专业，期间参与多个开发项目，并在实际工作中积累了丰富的分布式系统设计与高并发处理经验。我对编写高效、可扩展的代码充满热情，喜欢挑战技术难题并不断提升自己的专业能力。希望通过远程工作为更多的项目贡献我的技术力量，寻求创新和发展的机会。
项目经验
分布式电商平台后端系统开发
项目背景: 参与开发一个高并发的电商平台，支持数百万用户的同时访问。该项目需要设计一个可扩展的后端系统，保证平台的稳定性和高性能。
技术栈: Java、Spring Boot、Redis、MySQL、RabbitMQ
责任与贡献: 负责订单系统和用户管理模块的开发，设计并实现了微服务架构。通过Redis缓存优化查询速度，使用RabbitMQ消息队列处理高并发下的订单请求，确保数据一致性与可靠性。通过性能测试与优化，系统响应速度提升了40%，并成功应对促销活动中的流量峰值。
基于Vue.js的企业内部管理系统
项目背景: 为一家中型企业开发了内部管理系统，主要用于员工信息管理、绩效考核和报表生成。
技术栈: Vue.js、Element UI、Node.js、MongoDB
责任与贡献: 负责前端页面的设计与开发，使用Vue.js和Element UI实现了多个复杂的动态表单和数据展示页面。与后端开发人员紧密合作，通过API实现前后端联调，确保数据的实时性和准确性。系统上线后，大大提升了企业内部管理的效率，减少了50%的手工处理时间。
智能交通系统研究与开发
项目背景: 参与大学研究项目，开发智能交通系统，旨在通过数据分析和机器学习优化交通灯的控制，减少交通拥堵。
技术栈: Python、TensorFlow、Keras、PostgreSQL
责任与贡献: 负责交通数据的收集和处理，利用Python进行数据清洗和分析。基于TensorFlow开发机器学习模型，用于预测交通流量并优化交通灯时序。通过模型训练，系统成功减少了高峰时段的交通拥堵时间，提升了城市交通效率。
案例展示
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智能电商平台后端系统
项目是一个支持数百万用户同时访问的分布式电商平台后端系统，基于Spring Boot、Redis、MySQL等技术开发。我负责设计订单管理模块，并通过微服务架构的优化，提高了系统的扩展性和稳定性。通过使用Redis缓存和RabbitMQ消息队列处理高并发场景，平台在促销活动期间依
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个性化健身计划生成器
个性化健身计划生成器是一款基于Python开发的应用程序，旨在帮助用户根据其健康目标、体能水平和可用设备，生成个性化的健身计划。该应用使用Flask框架作为后端，并结合用户输入的数据提供科学的健身建议。 在项目中，我负责以下功能的开发： 用户界面设计：使用Tkinte
