gallopzl

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综合评分 34

方向：后端-Java 、人工智能-机器学习与深度学习

南京市

400元/8h

3-5年经验

求职意愿：接单·不求职(5天前更新)

个人简介

教育经历荣誉奖项：获得一等奖学金，二等奖学金主修课程：机器学习，深度学习，大数据技术基础等个人优势工作积极认真，细心负责，勤奋好学，踏实肯干，吃苦耐劳。热爱钻研技术。专业技能具备扎实的编程基础，熟悉Java语言，熟悉JVM，Java并发编程。熟悉关系型数据库MySQL，有一定的SQL优化经验。熟悉Hadoop(HDFS、MapReduce、Yarn)原理与应用，熟悉HDFS和MapReduce调优，熟悉HDFS源码。熟悉Hive原理、熟悉Hive调优、熟悉HSQL能够运用HSQL进行复杂业务的开发。熟练使用ClickHouse、熟悉MergeTree引擎。熟练使用Redis、HBase。熟悉HBase、Zookeeper、熟悉Kafka原理。了解Kafka服务端源码。熟练运用Flink状态编程、窗口函数、CEP等开发实时任务。

技能

核心技能：

其他技能： Java、Python

交流语言：普通话（母语水平）、英语（借助工具可书面交流）

行业经验：物流仓储、人工智能、大数据、零售/新消费

项目案例

基于大数据的人工圈选平台

1.营销云标签管理、客群管理、会员管理、效果回收的数据开发。开发环境：ClickHouse+MySQL+Hadoop+Hive+Zookeeper+Presto+Redis+JavaWeb 描述：基于ClickHouse的规则创建标签、SQL创建标签、导购标签、会员管理、客群管理和画像管理。基于标签市场创建客群并计算客群画像。基于Presto和Hive的MA效果回收数据计算。 2.基于 Flink 的实时数仓的实时用户行为分析和业务数据分析和基于实时数仓实时数据开发。开发环境：Flink+ClickHouse+Hadoop+Kafka+HBase+Phoenix+Redis+MySQL+JavaWeb 描述：基于Flink的日志行为数据和业务数据的实时数仓分层（ODS+DIM+DWD+DWM+ADS）建设。基于实时数仓的实时大屏展示。 3.大数据平台元数据管理和资产管理等。开发环境：Hive+HDFS+Presto+MySQL+JavaWeb 描述：实现大数据平台元数据分域管理、资产分专题管理。 4.负责梵高（人群、标签）产品的研发、基于梵高的实时人群开发和实时标签数据开发。开发环境：Java+Redis+Flink+HBase+Hive+Spark+Holo+MySQL 描述：基于 MySQL 的人群、标签管理，基于 Spark、HBase、Hive 的人群计算，基于 Redis和bitmap的10万+QPS 的高性能人群查询，基于Flink的实时人群和实时标签数据开发。

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