该系统是为对外输出数据产品而开发建设的系统，通过承接各BU的各类数字化需求，主要以接口、MQ推数、数据文件生成并下载等形式对外输出数据产品，同时也对接了AI平台模型的数据打标评分能力，拓展了数据在推荐类业务场景应用。 系统主要分为潜客推荐，客户画像，客户经营，客户查询等模块，作为该系统的数据应用开发负责人，我负责了以下工作： 1.技术选型、架构设计、接口设计开发； 2.新需求对接，需求分析，性能评估，风险排查，制定异常监控方案并实施； 3.表结构设计，Code Review，生成问题排查，制定开发计划并推动实施。 项目成果： 借助CDP大数据平台以及Hive离线数仓，计算出销售等部门进行业务分析所需的流量以及业务统计指标数据，通过搭建数据应用服务系统进行数仓数据接入，依托该系统给业务部门提供了丰富的数据查询服务，协助销售等部门顺利完成了22年挖掘潜在客户价值的目标。

该系统意在为广大投资理财人群提供智能化的服务。这款理财机器人不仅能够实时解答用户的各种理财疑问，还能提供详尽的产品介绍和推荐优质的理财产品。通过结合自然语言处理技术，机器人能够准确理解用户需求，并给予个性化的理财建议。 该系统主要分为路由模块，语义解析模块，产品管理模块，资产管理模块，卡片管理模块。 我主要负责卡片管理模块的后端开发工作，该模块主要通过动态化的配置卡片实现了askbob问答页面的高灵活性调整以及发布时效。 前端采用vue框架，后端使用springcloud框架，数据存储采用mysql，Es，项目整体以微服务方式部署，配置管理采用的是nacos，为方便前端快速展示文件，使用nas进行文件存储。

项目介绍：该系统为更好地将数据以产品化形式为其他BU赋能而建，系统分前台、后台两个组件，前台面向业务、 产品或运营人员开放，具备全生命周期管理各类标签、各种标签客群功能，同时也为运营部门提供数据分析功能， 后台主要负责以标签类查询接口为主对外提供服务。 技术栈：计算：Hive、Spark、Flink，大数据调度：Azkaban，消息队列：Kafka， 应用调度：分布式调度平台，存储：ES，后端：SpringBoot、MyBatis、PG 主要流程：基于Hadoop平台上的数仓，通过Azkaban平台调度各层Hive Job，Hive离线数仓负责计算各维度 离线标签后，通过SparkJob推送到ES集群；通过FlinkCDC方式计算实时标签并更新到ES，对于组合标签通过 分布式定时任务进行预计算并缓存到Redis，其他业务系统通过后台接口服务查询标签使用。 负责内容： 1.标签系统平台整体规划设计、表结构设计、前台接口设计开发； 2.后台标签查询类接口设计开发，制定性能优化方案，确保标签类服务性能达标，服务稳定； 3.对接不同业务BU标签需求，分析需求，并进行标签开发，日常代码review，定制开发计划等。