15天前活跃

sun

• UID:24401
综合评分 34
方向: 后端-Java 前端-Web前端
扬州市
1500元/8h
1年经验
求职意愿:接单·考虑求职(15天前更新)

个人简介

后端开发工程师 / 大数据处理方向 具备扎实的 Java 与 Scala 编程基础,深耕大数据实时处理领域。擅长构建高并发、低延迟的分布式系统,在处理复杂环境配置与生产级故障排查方面有实战经验。 技术栈核心:熟练掌握 Flink 流处理框架,精通结合 Kafka 消息队列实现端到端的实时数据链路建设。 存储与架构:具备 HBase 分布式存储的设计与调优能力,熟悉 Redis 缓存机制与 Spring Boot 微服务架构。 实战经验:曾独立负责“实时用户行为监测预警平台”的设计与实现,成功解决过分布式环境下的类加载冲突(Scala 版本兼容性)及集群资源调度优化等核心难题。 专业特长:对系统性能优化有极高追求,能够通过异步 I/O 及状态管理优化大幅提升吞吐量。熟悉 Linux 服务器运维管理,具备极强的技术攻关与持续学习能力。

技能

核心技能:
其他技能: C++、Java、Python、C、Node.js
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: 企业内部管理 物联网 人力资源/HR 大数据

项目案例

Real-Time Insight Engine (RTIE) - 基于流批一体架构的实时用户行为监测与反欺诈平台
立项背景: 针对高并发电商或金融场景,传统的离线报表(T+1)无法满足秒级风险控制和实时营销的需求。 核心功能: 秒级实时聚合: 订阅 Kafka 中的流量数据,通过 Flink 实现窗口计算,统计各维度(地区、商品、接口)的实时指标。 动态规则预警: 结合 HBase 存储的用户画像,通过自定义算子实现异常检测(如:同一 IP 短时间内频繁访问接口,触发黑名单逻辑)。 多维画像沉淀: 将聚合后的行为数据异步写入 HBase 宽表,支撑后端管理系统进行实时用户标签查询。 业务流程: 用户行为 -> Kafka -> Flink (清洗/转换/聚合) -> 结果分别写入 HBase (持久化) 和 Redis (预警推送)。
电商 金融

工作经历

江苏软件工程
  
50-200人
管理
2026.01 - 2026.01
负责基于 Flink 的实时计算链路开发,支持日均千万级的数据清洗与聚合任务; 参与分布式存储集群(HBase/Kafka)的日常维护与性能调优,解决生产环境中的连接异常与数据积压问题; 协作优化核心算法算子,通过代码层级的微调提升了数据处理的并行度与准确率。

教育经历

江苏联合职业技术学院
2022.09 - 2026.06
软件技术
专科
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