shubiaodian
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个人介绍

(1)我在互联网领域有将近8年的后端开发经验,够适应互联网高强度高压力的工作环境,并保持高效率和积极态度。

(2)在互联网企业工作的这些年里,我的技术水平有了明显提升。我对多线程编程、JVM优化以及数据库底层原理有深入的了解,并且熟悉推荐搜索系统的设计和实现。我具备独立设计、开发和部署一套有业务系统的能力,能够在项目中承担重要角色,为团队的技术发展和业务需求做出贡献。

(3)在互联网企业工作期间,我深入掌握了算法、机器学习和大模型的应用,能够运用这些技术独立设计和实现复杂系统。


工作经历

  • 2023-09-01 -2024-08-27Talentown系统架构

    2023.09至今 Talentown(创业公司) 系统架构 工作内容: 针对美国市场的互联网招聘业务,负责搭建招聘运营系统,招聘/应聘网站和APP,以及候选人/职位推荐、搜索等系统/应用。 (1)推荐系统设计与大模型应用:基于用户行为和简历信息,设计推荐算法,结合内容推荐和协同过滤技术,提升候选人和职位的匹配度;应用大模型技术,利用机器学习分析候选人的技能与职位要求的匹配度,提高推荐的准确性和个性化;采用自然语言处理技术分析职位描述,为用户推荐相关职位,优化用户体验和招聘效率。 (2)系统设计与规划:负责招聘系统的整体架构设计,包括系统组成、模块划分、数据流程和接口设计,以确保系统满足业务和技术需求,并合理划分系统开发任务。 (3)技术选型与评估:进行技术选型和评估,选择Java、Spring Boot、MySQL、Redis、MongoDB、Elasticsearch和AWS等技术平台,以支持系统的高效运作。 (4)架构设计与优化:设计系统的整体架构,包括前后端和数据库层面,考虑可扩展性、性能优化和安全性,并持续优化和改进系统以适应业务变化。 项目经

  • 2021-01-21 -2022-11-17美团系统开发

    所在部门:美团小象超市(即时生鲜) 工作内容: 针对即时生鲜业务,负责搭建和维护供应链系统,包括需求分析、系统设计、开发和优化等方面。 (1)需求分析:与业务团队合作,收集和分析即时生鲜业务的供应链需求,确定系统功能和性能要求。 (2)系统设计:基于现有供应链系统架构,设计调拨单调整、预采购、预加工等功能模块,确保系统满足业务和技术需求。 (3)系统开发: 领导开发小组进行供应链系统开发,每个需求指定主要负责人,编写高质量的代码,确保系统安全性和代码质量。 (4)系统优化: 持续优化供应链系统性能和稳定性,采用技术手段提升系统吞吐量和响应速度,优化数据库查询和业务逻辑,提高系统可伸缩性和可靠性。 项目经验1:供应链管理系统(调拨与采购) 项目背景 在我参与的供应链管理系统项目中,我们旨在优化企业的采购和调拨流程,提高供应链的效率和透明度。该系统涵盖了从原材料采购到成品调拨的全流程,支持实时数据分析和决策。 项目目标 实现采购和调拨的自动化管理,减少人工干预。 提供实时数据分析,支持供应链决策。 优化供应商管理,提高采购效率。 技术架构 后端:使用Java Spring Boot框架,提

  • 2017-07-05 -2021-01-20爱奇艺后端开发

    所在部门:短视频部门(对标抖音快手) 工作内容: 主要负责爱奇艺短视频业务的数据ETL和统计工作,包括数据抽取、转换、加载以及分析与可视化。 数据抽取:搭建爬虫系统,从MySQL、Hbase等多种数据源中提取短视频数据,确保数据准确性和完整性。 数据转换:利用Apache Spark、Java等工具进行数据清洗、转换和计算,提高数据质量和可用性。 数据加载:将处理后的数据加载到Apache Hive、Hbase等数据仓库中,为后续分析提供可靠的数据支持。 数据分析与可视化:利用Apache Spark、Hadoop等工具进行数据分析和可视化,为业务决策提供数据支持和洞察。 实习生管理:负责监督和指导实习生团队,确保实习生人数超过5人,且实习期普遍超过3个月,促进团队协作和实习生的成长。 项目经验1:爬虫系统 项目背景 开发爬虫系统,自动化收集新闻类网站的资讯信息和用户评论,以支持推荐搜索的基础数据。 项目目标 自动化抓取数据,确保数据准确性和及时性。 实现数据清洗和去重,提供可视化报表。 具体行动 需求分析:与团队沟通,明确抓取数据类型和频率。 技术选型:使用Python和Scr

教育经历

  • 2014-09-01 - 2017-06-20北京工业大学计算机科学与技术硕士

  • 2009-09-01 - 2013-06-20华北科技学院信息管理与信息系统本科

技能

Kafka
Nginx
Redis
爬虫
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作品
招聘网站

工作内容: 针对美国市场的互联网招聘业务,负责搭建招聘运营系统,招聘/应聘网站和APP,以及候选人/职位推荐、搜索等系统/应用。 (1)推荐系统设计与大模型应用:基于用户行为和简历信息,设计推荐算法,结合内容推荐和协同过滤技术,提升候选人和职位的匹配度;应用大模型技术,利用机器学习分析候选人的技能与职位要求的匹配度,提高推荐的准确性和个性化;采用自然语言处理技术分析职位描述,为用户推荐相关职位,优化用户体验和招聘效率。 (2)系统设计与规划:负责招聘系统的整体架构设计,包括系统组成、模块划分、数据流程和接口设计,以确保系统满足业务和技术需求,并合理划分系统开发任务。 (3)技术选型与评估:进行技术选型和评估,选择Java、Spring Boot、MySQL、Redis、MongoDB、Elasticsearch和AWS等技术平台,以支持系统的高效运作。 (4)架构设计与优化:设计系统的整体架构,包括前后端和数据库层面,考虑可扩展性、性能优化和安全性,并持续优化和改进系统以适应业务变化。

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2024-12-28 13:08
更新于: 2024-12-27 浏览: 27