2025-03-05 14:00:48 +08:00
# 联系方式
2025-06-30 11:21:08 +08:00
- 姓名:刘爽/男/1997
- 电话: 17730014137
2025-03-05 15:40:09 +08:00
- 邮箱: jkwlstv@outlook .com
2025-04-03 10:05:41 +08:00
2025-06-30 13:25:19 +08:00
# 技能清单
2025-03-12 17:46:46 +08:00
2025-06-30 11:21:08 +08:00
| 技能点 | 掌握程度 | 补充 |
|:-----|:-----|:-----|
2026-04-15 13:58:26 +08:00
| RDBMS | 熟练 | MySQL( B+Tree、MVCC) 、PostgreSQL( PostGIS、pgvector) |
2026-04-15 10:33:18 +08:00
| Redis | 熟练 | 分布式缓存、PUB/SUB、Redis Stream、分布式锁( Redisson) |
2026-04-15 10:34:16 +08:00
| 消息队列 | 熟练 | RocketMQ、Kafka, 普通消息( 广播消费、点对点消费) 、定时消息、顺序消息、事务消息 |
2026-04-15 10:41:00 +08:00
| Spring | 熟练 | AOP、JDK动态代理、Cglib、ByteBuddy、SPI、Starter、服务注册/发现、配置中心、限流、熔断、RPC、分布式事务、事件驱动模型 |
2026-04-15 10:32:27 +08:00
| OpenJDK | 熟悉 | 时刻关注重要 JEP 动态。Loom( 虚拟线程、结构化并发) Leyden( AOT) Valhalla( value class) Babylon( 代码反射) Panama( FFM、Memory API) |
2026-04-15 11:10:18 +08:00
| 运维 | 熟练 | Linux、Nginx、Docker、K8s |
2026-04-15 10:32:27 +08:00
| 监控 & 排障 | 熟练 | Spring Boot Actuator、OTel、Prometheus、Grafana、ELK、Arthas、JFR |
| 推理引擎 | 熟悉 | vLLM、llama.cpp、Ollama、GPUStack、Xinference |
2026-04-15 10:38:29 +08:00
| AI Agent | 熟练 | Spring AI、AgentScope、AutoGen、CrewAI、LangChain、LangGraph、Milvus、RAG、MCP、Skill、Sandbox |
2025-03-12 17:46:46 +08:00
2025-08-01 10:03:26 +08:00
# 工作经历
2026-04-15 11:10:18 +08:00
| 公司名称 | 职位 |入职日期 | 离职日期 | 所在地 |
|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
| 上海企顺信息科技有限公司 | Java 开发 | 2025/09 | 至今 | 合肥 |
| 合肥统旭智慧科技有限公司 | Java 开发、运维 | 2025/04 | 2025/07 | 合肥 |
| 极氪智能科技 | Java 开发 | 2023/07 | 2025/03 | 杭州 |
| 江苏普飞科特信息科技有限公司 | 开发组长 | 2019/07 | 2023/05 | 成都 |
| 上海柏维信息技术有限公司 | Java 开发 | 2017/05 | 2019/06 | 上海 |
2025-08-01 10:03:26 +08:00
2025-06-30 13:31:07 +08:00
# 项目经验
2026-04-15 11:10:18 +08:00
## AI Engine( 2025/09 ~ 至今)
2026-03-23 15:31:34 +08:00
2026-04-15 13:58:26 +08:00
- 技术栈: Java 21、MySQL、Spring Cloud、Nacos、RocketMQ、Spring AI、Spring AI Alibaba、AgentScope、Milvus、NewAPI、Qwen 2.5、Qwen 3.5、gpt-oss-120b、bge-m3、bge-reranker-v2-m3
- 职责:通过 New API 统一管理本地化部署的 LLM, 项目中通过 New API 提供的 OpenAI API 兼容端点接入。在 k8s 集群中使用 Helm 部署 Milvus, 项目中使用 Spring AI 提供的 VectorStore 接入向量存储服务, 涵盖密集、稀疏、混合、全文( 基于BM25) 检索。本地化部署 searxng 服务,为 AI Agent 提供 WebSearch 能力。基于 Workflow 和 Agent AS Tool 两种方案编排 AI Agent 与 Multi Agent。基于 Ubuntu24.04 镜像构建涵盖 Python、Node.js、Java 三种语言代码执行环境的容器,暴露 MCP Server 与 HTTP 端点,方便 AI Agent 以 Tool 的方式接入,安全、便捷的执行 Skills 中的脚本。协助其他同事解决调试过程中遇到的各种问题,以及代码层面与架构层面的优化工作。
2026-03-23 15:31:34 +08:00
2026-04-15 11:10:18 +08:00
## AI 数字人( 2025/04 ~ 2025/07)
2025-06-30 17:25:18 +08:00
2026-04-15 13:58:26 +08:00
- 技术栈: Java 21、MySQL、Spring AI、Ollama、百炼大模型
- 职责:采购显卡、及其它配件并组装 GPU 服务器,安装操作系统和 Docker。配置 Nvidia 显卡驱动、Nvidia Container Toolkit、为 Docker 添加 GPU 运行环境。使用 Ollama 部署 Qwen3-8B、Qwen2.5-14b 模型,使用 GPUStack 部署 bge-m3、bce-reranker-base-v1 模型。使用 Docker 部署 Fun ASR、ChatTTS 模型。部署 ES 作为向量数据库使用,在项目中用 Spring AI 整合 LLM 和 ES, 实现一个私域知识库聊天问答服务。协助安卓开发小伙伴做数字人技术方案选型, 并解决相关问题。
2025-06-30 17:25:18 +08:00
2026-04-15 13:58:26 +08:00
## VIDP( 2023/07 ~ 2025/03)
2025-06-30 16:26:41 +08:00
2026-04-15 13:58:26 +08:00
- 技术栈: Java 8、MySQL 8、Redis、Kafka、Spring Boot、Spring Cloud、Feign、Sharding Proxy
- 职责:日常迭代需求评审、编写技术方案文档、排查并修复测试&生产环境中暴露的问题,通过消息中间件替代线程池处理异步任务,解决在没有优雅停机的场景下,线程池中的任务队列较大,任务堆积的情况下,应用重启/宕机造成的异步任务丢失的问题。引入 Sharding Proxy 分表存储大表数据, 因实际业务场景仅通过唯一键进行查询, 所以直接根据唯一键哈希取模分表存取。仅保留近一年的数据, 一年的数据量增长约1亿+, 分了10张表, 历史数据 gzip 压缩并归档至OSS。
2025-06-30 16:26:41 +08:00
2026-03-23 15:38:41 +08:00
## 蜂羽( 2019/07 ~ 2023/05)
2025-06-30 16:26:41 +08:00
2026-04-15 13:58:26 +08:00
- 技术栈: Java 8、MySQL、Redis、RocketMQ、Seata、Spring Boot、Spring Cloud、Prometheus、Grafana
- 职责:
- 日常迭代需求评审、编写技术方案文档、服务巡检、跟踪并修复生产环境中的问题、不定期组织技术分享会。
- **架构重构, Spring MVC -> Spring Cloud**: 第一版项目源码来自外包公司, 随着团队成员增加、系统请求量攀升, 单体架构的运维成本开始抬升, 也不能满足更高效的团队协作。与领导协商后决定花3个月的时间, 一边继续业务迭代, 一边重构成 Spring Cloud 微服务架构, 最终拆成了8个微服务, 并完成了前后端分离。
- **微服务网关**:使用 zuul 1.x、Nacos 实现请求路由、负载均衡,每个服务的负载均衡算法插件化,适应灵活多变的业务需求。
- **统一登录/认证服务**:短信验证码、账号密码注册/登录,为网关提供鉴权服务,每个微服务的权限验证机制,仍然插件化。
- **身份认证服务**: 对接上上签、E签宝开放平台的人脸识别、实名信息验证、企业信息验证等能力, 对接2个供应商是防止其中1个供应商因系统升级或不可抗力因素造成服务中断, 支持故障自动切换或强制切换。将多个外部平台 API 收敛成一套内部 API, 提供一个 starter 方便业务域的微服务快速接入相关能力。
- **分布式事务**:随着微服务之间跨服务调用,不可避免的出现了多个服务之间事务一致性的问题,引入 Seata( AT模式) 提供分布式事务强一致性的能力。但是 AT 模式的并发度太低,在请求量较大且无法限流的情况下(比如订单支付)同时采用 RocketMQ 的柔性事务方案,提高吞吐量。
2025-06-30 16:53:38 +08:00
- 集成分布式事务中间件 Seata, 解决微服务中跨服务、跨库事务一致性问题
- 搭建ETL工具, 通过 Canal 伪装成 MySQL 的从节点订阅 Binlog, 再结合 Rocket MQ 的顺序消息推送给需要订阅数据变更的消费者
- 基于JVM内存的分布式缓存, 在项目中有大量读多写少的热点数据, 数据量总体规模约300MB, 应用实例的节点足以应付内存开销, 应用实例启动后全部加载到内存中, 运行中发生数据变更, 创建一条变更日志, 通过 Rocket MQ 的广播消费特性,让应用集群中的每一个实例消费到变更日志
- 消息中心, 对接第三方发短信、外呼电话、隐私号、发邮件、发APP通知等外部服务, 收敛一套标准API并沉淀为starter, 方便公司内部应用集成
- 支付中心,对接第三方聚合支付平台,使用 Rocket MQ 事务消息特性,异步化处理支付相关功能,提高应用吞吐量的同时,保证支付中心交易数据的可靠性
- 对账系统,订阅第三方支付平台的对账日志,核对平台的交易数据
- 监控系统,接入 Spring Boot Actuator、Prometheus、Grafana 监测服务运行时状态
2025-06-30 16:26:41 +08:00
2026-03-23 15:38:41 +08:00
## SmartCC外呼中心( 2017/05 ~ 2019/06)
2025-06-30 16:26:41 +08:00
SmartCC云呼叫中心是一个集成在线客服、BPM工单、IP电话呼入/呼出的呼叫中心平台。
2025-03-12 17:46:46 +08:00
2025-03-14 15:32:03 +08:00
- 职位: Java开发
2025-06-30 16:53:38 +08:00
- 技术栈: Activity、Oracle、Redis、Spring MVC、Rabbit MQ、WebSocket
- 工作内容:
- 编写技术文档、单元测试
- 在线客服,基于 Redis、Rabbit MQ、WebSocket 设计 WebIM 系统
- 工单系统,集成 Activity 设计工作流
- 对接 CTI 网络 IP 电话,实现 Web 端拨打电话
- 质检系统,针对客服与访客的聊天记录和电话录音,进行打分和评论
# 教育经历
合肥经济技术职业学院( 2014~2017)