程序聚合 程序员 六边形战士
15天前活跃

六边形战士

• UID:15842
综合评分 33
方向: 后端-Go 后端-C++
重庆市
1000元/8h
1-3年经验
求职意愿:接单·(30天前更新)

个人简介

go/cpp/kafka/dorado/mysql/redis/hbase等后端知识都有实战经验,欢迎联系我。

技能

核心技能: C++、Go
其他技能:
交流语言: 普通话( 母语水平 )
行业经验: 广告营销 云计算 人工智能 大数据

项目案例

凤凰浏览器广告系统
凤凰浏览器是QQ浏览器的海外版本,其主要面向非洲用户,日活3000w+;对其进行商业化变现是公司的主要收入来源,我们主要负责其商业化变现系统的功能完善和稳定性保障。凤凰浏览器是QQ浏览器的海外版本,其主要面向非洲用户,日活3000w+;对其进行商业化变现是公司的主要收入来源,我们主要负责其商业化变现系统的功能完善和稳定性保障。凤凰浏览器是QQ浏览器的海外版本,其主要面向非洲用户,日活3000w+;对其进行商业化变现是公司的主要收入来源,我们主要负责其商业化变现系统的功能完善和稳定性保障。
广告营销 人工智能
巨量本地推广告平台
1)独立负责广告视频、门店、商品、广告计划、广告创意、广告组等列表视图和管理能力,投后数据的披露与下载能力。此模块为广告主操作的必要功能,随着业务量的上涨也带了很多的技术挑战,让我对业务发展的技术规划能力有较大提升,以下技术难点的攻克让我获得了部门的问题解决之星奖项。 技术难点1:接入影响计划状态计算的触发源,通过设立单独集群、错误兜底、积压报警和容灾切换机制保证健壮性;将计划状态的实时计算切换为预计算,并通过整理es冗余字段,并行调用下游等方式,优化计划列表拉取的p99(723ms -> 192ms)。 技术难点2:将视频id存储方式从redis存储 -> redis缓存+es存储(接口p99 1.2s)-> bcache缓存+mongodb存储(接口p99 600ms);使用两个date作分片键切换,全量数据天级别按35k qps导入,增量数据实时双写入,支持视频量级4.5亿。 技术难点3:多门店计划在打包侧下发离用户最近门店时,提供40w qps接口服务,采用两级本地缓存+分布式缓存+异步修改+预缓存的设计,同时下沉经纬度过滤逻辑到接口中,将接口延时控制在20ms内。 技术难点4:列表视图存在接口慢和数据库慢查询等问题,通过优化查询语句,包括指定字段、分批并行、联合索引、覆盖索引等方式解决业务问题。 技术难点5:创建计划和创意双写表时,通过监听处理binlog方式,解决了接口调用超时但写入成功带来的数据不一致问题。 技术难点6:针对投后数据查询的通用性,参与千策sdk的开发与接入,统一查询接口,实现了对不同数据集查询的模块拆分与组装,提高研发效率50%。 2)负责本地推自动化托管能力的建设,包括平台全模块、全链路的改造,母/子计划、管家项目组等新概念的引入,与策略团队的配合交互,投放状态与抖音号授权、落地页变更、托管素材库的关系映射。此项目对我来说是一个较大挑战,让我的项目管理能力有较大提升,项目上线后,广告投放决策可由广告主转移到平台,既节省了广告主时间,也让平台消耗增加了70万/天。 3)独立负责本地推的站内信能力建设,支持30余种(账户余额、合同资质、赠款退款、资产状态等)消息通知;收敛了所有消息的入口,并通过flink前置过滤和udf将qps减少98%(1.7w->350);此模块提供了平台与广告主的实时触达能力,让广告主更实时获取投放反馈。 4)针对广告投放的素材,搭建了元素粒度的管理、供给和交易平台,用AIGC增加素材供给;并打通元素的投放数据链路,用数据反哺生产,提高AIGC生成质量。包括:i、主导元素库的上线,完成视频贴片、数字人、背景图等10余种元素接入,业务上支持即创平台(https://aic.oceanengine.com),投放上接入推荐生成侧和派生侧,并为运营提供元素管理平台,自助化其元素管理能力。技术难点:通过
电商 广告营销
GPU虚拟化
为更大效率利用公司GPU资源、节省成本,通过对NVIDIA的驱动库、运行库和函数库进行劫持,将公司k8s集群中GPU卡的算力和显存资源进行统计和管理,使单卡资源利用率提高13%;并引入远程共享池化的概念,使没有GPU卡的机器能通过网络使用GPU池中的资源。
云计算

工作经历

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10001人以上
后端研发工程师
2022.04 - 2024.04
搭建广告推荐系统,核心业务骨干

教育经历

华中科技大学
2019.07 - 2021.06
控制工程
硕士
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