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深圳Java兼职程序员

ID：389774

F的口袋

高级JAVA工程师

公司信息：
顺丰

工作经验：
7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

所在区域：
深圳
福田

技术能力

1. Java基础能力
Java核心技术：深入掌握Java SE（JDK 1.8及以上版本），熟练掌握多线程、并发、内存管理（JVM、垃圾回收、性能调优等）、反射、IO、NIO等核心特性。
设计模式：精通常见设计模式（单例模式、工厂模式、观察者模式、策略模式等）并能够合理应用于项目中，提高代码的复用性和可维护性。
2. Web开发技术
Spring生态体系：深入掌握Spring框架（Spring Core、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Security、Spring Data等），能够搭建高性能、高可用的Web服务系统。
RESTful API设计：熟悉RESTful API的设计原则，能够编写清晰、高效的接口文档，并且在接口安全、性能方面有深入了解。
前端技术：理解前后端分离架构，能够与前端开发团队协作，理解基本的HTML、CSS、JavaScript，熟悉AJAX、Vue、React等前端技术，能够支持前端开发。
3. 数据库
关系型数据库：精通MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库的使用，熟练编写复杂的SQL查询，优化查询性能，熟悉数据库设计与建模。
NoSQL数据库：熟悉Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用，能根据需求合理选择数据库类型。
分布式数据库：了解数据库分片、复制、事务等高级特性，能够应对高并发、高可用的数据库设计。
4. 分布式系统及微服务
微服务架构：熟练掌握Spring Cloud、Dubbo等微服务框架，能设计并实施微服务架构，管理服务注册与发现、负载均衡、API网关等。
消息队列：熟练使用Kafka、RabbitMQ等消息队列，能够在系统中实现异步消息、事件驱动等设计模式。
容器化与自动化部署：熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术，能够设计并实现高效的CI/CD流程。
5. 性能优化与高可用
性能优化：有丰富的性能分析和优化经验，能够通过JVM调优、SQL优化、缓存技术、异步处理等手段提升系统性能。
高可用性：熟悉系统高可用设计，能处理分布式事务、CAP理论、分布式锁等问题，熟悉分布式缓存、数据库高可用架构等。
6. 安全与加密
安全框架：熟悉Spring Security、Shiro等安全框架，了解常见安全漏洞（如XSS、CS

项目经验

1. 企业级分布式订单管理系统
技术栈：Spring Boot、Spring Cloud、Kafka、MySQL、Redis
项目简介：设计并实现了一个高并发、高可用的订单管理系统，能够支持千万级别的并发请求，通过微服务架构分离不同模块，使用Kafka处理订单异步消息，Redis做缓存加速，数据库进行分库分表优化，极大提升了系统的性能与可伸缩性。
贡献点：
通过消息队列解耦订单服务，降低系统耦合度，提升系统扩展性。
使用Redis缓存订单信息和商品信息，减少数据库查询压力。
针对高并发场景进行了多层优化，包括数据库、缓存、网络等。
2. 智能推荐系统
技术栈：Spring Boot、Elasticsearch、Machine Learning
项目简介：设计并开发了一套智能推荐系统，结合用户行为数据，通过机器学习算法进行数据分析和推荐，用户通过平台可以获得个性化的商品推荐。
贡献点：
使用Elasticsearch进行高效的全文搜索与聚合，提升查询效率。
结合用户历史行为数据进行个性化推荐，提升用户体验和产品转化率。
深入应用机器学习算法，提高推荐的准确性和实时性。
3. 支付网关系统
技术栈：Spring Boot、Spring Security、RabbitMQ、MySQL
项目简介：实现了一个支持多种支付方式（如支付宝、微信支付、银行卡支付等）的支付网关，支持高并发、大量支付请求的实时处理。采用分布式架构设计，保证系统的高可用性和扩展性。
贡献点：
采用微服务架构，独立部署支付服务模块，提高系统的可维护性。
引入RabbitMQ消息队列进行支付结果异步处理，确保支付过程高效且无阻塞。
加强了支付系统的安全性，采用Spring Security进行用户认证和授权，防止恶意攻击。
4. 大数据分析平台
技术栈：Hadoop、Spark、Spring Boot、MySQL
项目简介：构建了一个基于Hadoop和Spark的大数据分析平台，支持大规模数据的采集、清洗、存储、分析和可视化，广泛应用于市场数据分析和产品需求预测。
贡献点：
设计并实现了数据流转和处理模块，基于Spark进行大数据的高效计算。
使用Hadoop分布式存储系统（HDFS）存储大规模历史数据，保障数据安全。
提供数据分析报告和可视化功能，帮助企业决策者进行数据驱动决策。

案例展示

金小宇电商平台

一站式珠宝互联网平台，实现了支持多种支付方式设计并实现了一个高并发、高可用的订单管理系统，能够支持千万级别的并发请求，通过微服务架构分离不同模块，使用Kafka处理订单异步消息，Redis做缓存加速，数据库进行分库分表优化，极大提升了系统的性能与可伸缩性。
hris

HR工作系统，有员工管理，绩效管理，公司管理，组织架构管理，招聘管理等，saas平台，提供给油田方面企业应用，我是架构