bytebytebrew

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综合评分 34

方向：后端-Java 、后端-Go

北京市

800元/8h

5-10年经验

求职意愿：接单·求职中(30天前更新)

个人简介

熟练运用全栈开发技术，具备Kotlin、Rust、Go、TypeScript、Java等多语言开发能力，深度应用Quarkus、Spring Boot、Go-zero等微服务框架构建高性能后端系统。前端方面熟悉Vue3、Tauri技术生态，擅长基于Docker/Kubernetes平台实现自动化部署与持续集成。具备分布式系统设计与性能调优实战经验，能够针对性能瓶颈制定优化方案，有效提升系统吞吐量与响应速度。在音视频与AI技术领域有深入研究，熟练应用FFMPEG处理媒体转码，结合FunASR、Whisper实现高精度语音识别，通过AI模型分析视频内容并实现智能标签提取。能够基于Axum、Fiber等高性能框架开发低延迟API服务，构建支持大规模流式处理的音视频分析管道，解决内容智能识别与实时处理等技术挑战。积极推动团队技术文化建设，参与制定编码规范与架构设计标准，通过代码评审与技术分享促进团队整体成长。善于分析开源项目源码，快速定位复杂系统问题并提出可行解决方案。保持技术学习的持续热情，关注行业前沿动态，在确保系统稳定的前提下合理引入新技术，持续优化技术架构与开发流程。

技能

核心技能：

其他技能： Kotlin、Node.js

交流语言：普通话（母语水平）

行业经验：企业内部管理、在线教育、内容平台、音视频

项目案例

音视频短剧管理平台

1. 分布式微服务架构设计：基于DDD领域驱动设计构建六边形架构微服务，将系统拆分为广告投放、音频处理、用户分析三大领域。核心服务采用Rust+Axum框架实现，包含自定义中间件链与请求上下文传播；运营平台基于Go+Fiber开发，使用sqlx与sqlc实现类型安全的数据库操作；后台系统基于Bun+Elysia+TypeScript构建，利用Bun:sqlite高性能数据库连接；MCN平台采用Kotlin+Quarkus实现反应式API。服务间通信使用Protocol Buffers与基于etcd的服务发现系统，实现请求追踪与熔断降级，服务间平均调用延迟降至12ms 2. 高性能容器化部署与CI/CD流水线：设计基于Kubernetes 1.26的多集群架构，应用ArgoCD实现GitOps工作流，配合Drone CI构建完整CI/CD流水线。引入Kustomize管理多环境配置，实现canary与blue/green两种发布策略，部署时间优化至3分钟，版本回滚时间控制在30秒内 3. Rust音频处理核心引擎：基于Rust+tokio异步运行时构建事件驱动架构，设计无锁数据结构与内存池优化音频处理流程，实现单节点处理10万并发连接，延迟控制在5ms以内，服务内存占用仅为同等Node.js实现的15% 4. AI语音识别与广告点位智能识别：集成FunASR 2.0引擎与Whisper large-v3模型构建多模型融合的ASR系统，词错率(WER)低至4.2%。基于transformers架构设计上下文理解模型，识别语音内容中的自然停顿与主题转换点，实现精准广告点位自动标注，准确率达92% 5. 多级缓存与高性能存储设计：采用MongoDB 6.0集群作为持久化存储，设计基于业务域的分片策略，配合基于Redis Cluster的三级缓存架构：L1本地缓存、L2分布式缓存、L3持久化缓存。引入BloomFilter过滤无效查询，缓存命中率提升至95%，核心API响应时间降至25ms 6. 流式音频处理管道设计：基于FFMPEG 6.0封装自研音频处理库，支持AAC、MP3、FLAC等多种格式实时转码，实现SIMD指令集优化的音频特征提取算法，开发基于Tokio channels的流式处理管道，音频段切换延迟低至2ms，用户无感知过渡

音视频