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双栈君

• UID:22234
综合评分 41
方向: 后端-Java 、 前端-小程序
广州市
800元/8h
10年以上经验
求职意愿:接单·不求职(1天前更新)

个人简介

18 年一线研发与架构实战经验,深耕 Java 与 .NET 后端体系,具备 Vue / Uni-app 等前端跨端开发能力。主导过多个复杂企业级系统从 0 到 1 的建设与历史技术债的平滑重构。编码风格严谨,极度重视防御性编程。在处理高并发链路、复杂状态机流转及系统高可用设计上,积累了扎实的“排雷”经验与线上故障兜底能力。 长期担任技术负责人/核心架构师,习惯在需求多变、资源紧缺的实战环境下带兵打仗。既能向上做好全局的架构规划,也从未脱离代码一线;在关键节点能随时下场排查疑难 Bug、解决底层性能卡点,死守核心业务高质量交付的底线。 密切跟进大模型技术演进,不仅具备将 AI 接入企微智能客服等业务场景的落地经验,更在研发内部深度推行 Cursor、Qoder、Claude 等先进编码工具链。通过建立基于 AI 辅助的 Code Review、多文件重构与自动化测试规范,真正意义上帮团队摆脱了传统“堆人力”的开发模式。 拒绝纯技术自嗨,坚信代码的终极目标是解决业务问题。擅长跨部门沟通与复杂环境下的需求对齐,能快速剥离业务表象,将其转化为边界清晰的系统架构与 API 契约。极具技术自驱力,能够快速吃透新技术框架并迅速落地为团队的实际战斗力。

技能

核心技能: Java、C#、SQL、Vue
其他技能: UniApp、Bootstrap、Angular、jQuery、WeixinJsBridge、TypeScript
交流语言: 普通话( 母语水平 )
行业经验: 电商 、 企业服务(saas) 、 出行 、 汽车

项目案例

某汽车品牌大模型智能销售与知识库平台
1、立项背景和目标 某汽车品牌一线销售与客服场景中,传统的知识库检索效率低、优质销冠经验难以沉淀复制,且容易出现回答不标准的问题。为提升客户转化率与服务标准化水平,本项目旨在打造一个基于大语言模型(LLM)的企业级智能问答与 RAG(检索增强生成)平台,通过 AI 深度赋能一线销售团队,实现复杂汽车参数的秒级查询与销售话术的智能辅助。 2、软件功能、核心功能模块的介绍平台围绕“大模型+私有知识库”构建,核心功能模块包括: 企业级 RAG 智能问答引擎:支持复杂汽车参数、竞品对比及业务文档的语义级精准检索与自然语言问答。 销冠话术 (FAQ) 智能推荐:根据客户意图与聊天上下文,实时为销售人员推荐场景化的高转化率应对标准话术。 非结构化聊天解析与知识抽取:自动解析历史优质沟通记录,抽取提炼高频 FAQ 与销冠金句存入知识库。 业务无知识问题过滤 (安全护栏):针对非汽车专业领域或知识库未覆盖的问题进行拦截,防止大模型产生“幻觉”。 3、业务流程、功能路径描述 整体业务链路如下:首先,系统通过离线清洗模块解析海量聊天记录,提取优质话术并连同车辆手册等文档进行向量化(Embedding)处理,存入异构 Elasticsearch 集群;在实时业务中,当一线销售在客户端输入客户问题或系统捕捉到聊天上下文时,平台通过 FastAPI 暴露的低延迟接口接收请求;系统先经过安全校验(无知识拦截),随后在向量库中进行相似度粗排,再经由 Rerank 服务进行重排;最终,关联最高效的知识片段并交由 LLM 进行归纳生成或直接推荐销冠 FAQ 给销售人员使用。
汽车
某汽车品牌智慧客户管理
1、立项背景和目标 某汽车品牌在全面推进数字化转型过程中,面临着私域流量运营效率低下、客资转化率不足以及大促期间系统承载力较弱的瓶颈。本项目作为广汽本田企微私域流量运营与客资转化的核心 CRM 中台,旨在通过构建高性能的微服务架构和引入智能化大模型能力,打通从引流获客、社群跟进到数据转化的 SCRM 全业务流转闭环,最终实现降本增效与精细化客户管理的目标。 2、软件功能、核心功能模块的介绍本项目涵盖了完整的 SCRM 业务矩阵,核心模块包括: 企微 Webhook 消息枢纽:负责实时接收和处理海量的企业微信客户动态变更、活动引流等高频事件推送。 智能线索分配中心:内置涵盖权重轮询、超时流转与公海回收等复杂规则的高性能客资分配引擎。 客户画像与标签系统:支持百万级海量客户标签的精细化管理与动态画像的毫秒级检索提取。 企微智能客服助手:深度融合大模型能力,无缝接入实际业务场景,为一线运营人员提供智能话术辅助与跟进建议。 3、业务流程、功能路径描述系统的核心业务流转路径如下:客户通过公域渠道或营销活动触点添加企业微信后,触发 Webhook 事件进入系统;系统异步削峰处理后,自动为客户打上初始画像标签;随后,线索分配中心根据预设的权重轮询与流转规则,将客资精准分配给对应的专属客服;在后续的单聊或社群跟进中,客服借助智能助手(大模型驱动)进行高效沟通并动态更新客户标签;若线索超时未跟进,则触发超时流转或公海回收规则,保障客资的最终转化率与不流失。
汽车
某汽车品牌出行租车业务系统
1、立项背景和目标 为了满足某汽车品牌在移动出行领域的战略布局,提升车辆资产利用率与用户租车体验,本项目作为广汽本田官方出行平台的核心运营支撑底座应运而生。项目的目标是构建一套支撑全链路出行服务的高可用系统,实现“厂端-店端-用户-管家”四端协同,彻底解决租车场景中长期存在的押金管理难、车辆库存极易超卖、以及店端整备效率低下的核心痛点。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 系统涵盖厂/店两级 Vue 管理后台以及面向 C 端用户和 B 端门店管家的微信小程序矩阵,核心功能模块包括: 双域免押支付中心:深度融合微信支付分与支付宝芝麻信用,实现跨平台的信用免押租车闭环。 长周期订单状态机:管理从预订、取车、用车、还车到违章结算的超长生命周期订单流转。 高频车辆排期与库存引擎:基于“时间碎片化”模型,精准管控各门店、各车型的时段可用库存。 多端生态与管家协同系统:统筹用户自助用车与管家整备调拨的实时数据交互。 双级运营大盘与数据看板:聚合多维度的车辆使用率、均价核算及长短租单量统计报表。 3、业务流程、功能路径描述 核心业务流转路径如下:C端用户在小程序选定时间与车型发起租车请求,系统实时校验底层时段库存;库存锁定后,调用双域信用接口完成免押授权并生成订单;到达取车时间前,B端管家小程序接收任务,完成车辆整备与资产安全上报;用户自助扫码开锁取车,开启计费状态机;用户还车后,系统自动发起免押扣款;若后续产生违章,状态机异步流转触发违章延期扣款机制;最终所有订单与车辆流转数据汇聚至双级运营看板,供厂店两级管理层进行数据分析与决策。
出行 汽车
某汽车品牌官方商城与新零售运营中台
1、立项背景和目标 面对汽车行业新零售模式的兴起,某汽车品牌亟需一套能够同时支撑“整车直销”与“车品零售”的综合性业务底座。本项目作为广本新零售与直销业务的核心中台,旨在打通线上营销获客与线下门店交付的业务壁垒,构建一套高可用、支持高并发的大型电商与客资运营中台,最终实现精准营销引流与财务清算的全面数字化。 2、软件功能、核心功能模块的介绍系统由面向 C 端的移动端应用矩阵与面向 B 端的多租户管理后台组成。核心模块涵盖: 混合订单管理中心:兼容并支撑整车直销(订金/尾款/门店交付)与车品零售(物流发货)两套完全异构的业务流。 统一支付网关:无缝对接并封装微信、支付宝、民生及中金支付等多种支付渠道。 多租户渠道管控系统:支持上游供应商、特约店(4S)与二网店的库存调度与复杂财务清算。 企微直营客资闭环:深度接入企业微信 API,将线上线索无缝连接至线下销售终端。 3、业务流程、功能路径描述 核心业务路径如下:C 端用户在小程序或 APP 访问由“千人千面”动态组件渲染的营销页面,参与爆款车抢购或车品秒杀;下单后,系统根据商品类型触发底层的混合订单状态机,通过统一网关完成支付收口;随后,“企微直营”模块将线上购车线索精准路由分发给对应的线下销售顾问,形成私域跟进流转的业务闭环;交易彻底完成后,B 端系统自动进行跨租户的库存调度与财务清算。
电商 汽车

工作经历

长沙艾特开发有限公司
  
15-49人
软件工程师
2008.08 - 2010.02
一、 架构设计与研发规范沉淀 负责核心业务系统的架构规划与设计。梳理并输出核心业务流图与 API 接口契约文档,统一团队底层研发规范,有效降低敏捷迭代与跨部门对接时的沟通内耗与技术债。 二、 设备在线运维(EAM)系统建设 负责设备管理与实时监测端的技术维护与演进。打通车间底层硬件状态与 Web 管理端的数据链路,实现设备运行指标采集与维保周期的闭环管控,降低产线的非计划停机率。 三、 仓储出入库(WMS)核心链路重构 针对“成品下线、堆垛、入库下仓”等高频流转链路进行代码重构。底层引入状态机与并发防错校验机制,解决高频操作下的数据脏写问题,死守物理库存与系统账目的强一致性。 四、 生产物料消耗与动态核算模型 设计并实现车间生产物料的消耗追踪模块。基于复杂产品 BOM 树与实际车间报工数据,搭建动态扣减与库存预警模型,解决传统业务中物料核算滞后与数据不准的痛点,为成本管控提供精确数据支撑。
温州市高杰科技有限公司
  
15-49人
.NET开发经理
2010.03 - 2012.01
跨行业业务建模与架构统筹: 主导公司多条核心业务线从 0 到 1 的研发统筹。先后操刀“100加工网 / 来料加工系统”(制造加工业)与“百家乐 KTV”(线下实体连锁)的需求深度拆解。拒绝浮于表面的技术自嗨,习惯直接扎进真实的行业场景中,将非标准化的复杂业务诉求,精准转化为边界清晰的系统架构蓝图与底层实体关系模型(ER)。 研发规范推行与梯队建设: 作为团队核心技术骨干/导师,从 0 梳理并推行了涵盖“需求评审-架构选型-交付上线”的标准化研发 SOP。深度把控部门中后期的核心技术方案落地,通过严格的 Code Review 机制死守团队代码质量底线;在项目推进中,亲自下场带队攻克跨系统联调等底层技术卡点,确保多个中大型业务系统高质量、无故障投产。
广州市恒力检测股份有限公司
  
501-1000人
.NET开发经理
2012.02 - 2017.11
一、 团队管理与技术兜底 负责 8 人规模 .NET 研发团队的日常管理与梯队建设,带头推行防御性编程与 Code Review 规范。作为团队技术兜底人,深入一线排查解决内存泄漏、复杂死锁等线上疑难故障,稳住核心系统的线上基本盘。 二、 架构设计与业务落地 主导公司核心检测业务系统、ERP 系统及国家电网环保(SF6)子系统的总体架构设计。将传统复杂的检测业务流转化为清晰的 .NET 技术方案,完成底层框架的选型与搭建,把控核心技术方案的评审与最终落地。 三、 单体拆分与服务化改造(SOA) 针对早期单体系统“牵一发而动全身”的代码顽疾,主导按业务边界对核心系统进行模块化拆解与服务化演进。统一定义各子系统间的 API 契约,剥离高耦合的历史技术债,显著提升了团队的二次开发与协同迭代效率。 四、 工程规范与资产沉淀 从 0 到 1 建立团队的架构资产与技术文档管理机制。梳理并规范需求分析、库表设计、核心业务流转等关键架构视图,打通了从研发、测试到上线的标准交付流程,有效降低了跨部门的沟通内耗。
深圳市优联软件服务有限公司
  
50-200人
架构师
2017.11 - 2021.07
一、 新老架构平滑演进与底座重构 主导老旧核心业务系统的底座升级。在维持原有 ASP.NET 系统运行的基础上,引入 Java (Spring Boot) 体系进行新微服务的拆分与落地。在新旧双栈共存期间,统一梳理核心交易链路,落地接口幂等与防重放规范,一点点消化历史技术债,稳住系统基本盘。 二、 线上故障攻坚与技术兜底 作为团队技术兜底人,专门扑救大并发场景下的线上突发故障(如缓存击穿、消息积压等)。通过引入 Redis 缓存策略与 RabbitMQ / Kafka 消息中间件,对核心高频接口进行异步解耦与削峰填谷,打通了原有单体架构的性能瓶颈。 三、 跨语言底层排查与全链路调优 深入排查由于底层机制引发的性能卡点。涵盖 Java (JVM 调优、OOM 排查) 与 .NET (GC 回收、线程池调度) 的跨环境排查;主导 SQL Server 慢查询治理与复杂执行计划调优。配合自建的链路监控,将核心业务接口的响应耗时硬生生压了下来。 四、 全栈研发规范与团队效能拉升 结合前后端分离改造,统一并规范了前端 (Vue / Uni-app) 与后端双栈微服务之间的 API 契约设计。带队推行 Code Review,抽离通用技术组件,帮一线兄弟解决底层技术卡点,实打实地提升了团队的代码质量与交付速度。
广州市享研信息技术有限公司
  
15-49人
架构师
2021.07 - 2026.10
一、 微服务架构演进与治理 主导租车、企微SCRM及生活商城三大业务线的底层架构演进。基于 Spring Cloud + Spring Boot 落地微服务体系,重新梳理并划分服务边界,解决早期架构臃肿问题,支撑多业务线的快速试错与独立扩容。 二、 高并发攻坚与核心链路保障 应对商城秒杀与租车高频订单等并发突增场景,引入 Redis 与 RabbitMQ/Kafka 完成核心交易链路的异步化与削峰。在资金结算、订单调度等敏感链路,全面推行接口幂等与防御性编程规范,守住极端并发下的数据一致性底线。 三、 AI 场景落地与研发流提效 业务赋能: 将 AI 大模型能力接入现有微服务,落地企微智能客服与商城智能导购,实打实降低一线运营的人力压力。 研发提效: 将 Cursor、Claude 等 AI 工具融入团队日常开发流。制定基于 AI 辅助的编码与 Review 规范,帮助团队打破传统开发效率瓶颈,显著缩短需求交付周期。 四、 全栈协作规范与数据库调优 制定并规范 Vue / Uni-app 前端与后端微服务之间的 API 契约与联调流程。带头攻克核心库表的 MySQL 性能瓶颈(覆盖慢 SQL 治理、复杂查询重构及分库分表),配合全链路监控报警体系,做到线上隐患先于用户发现。

教育经历

湖南理工学院
2004.09 - 2008.07
计算机科学与技术
本科
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后端-Java、后端-C#
技能:C#、Java、ActiveMQ、Docker、Kafka、MySQL、RabbitMQ、Spring Cloud、.NET Framework、ASP.NET
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技能:MyBatis、Spring Boot、Spring、axios、Apache HttpClient、Apache Commons、axios、Hibernate、MyBatis、Node.js
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后端-Java、人工智能-计算机视觉与图像处理
技能:MATLAB、Java、PL/SQL、Swift
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后端-Java
技能:Java、Spring Boot
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