吴峻阳
精通主流编程语言(如 Java/Python/Go)及对应框架,具备完整的项目开发流程经验,从需求分
职业经历
工作经历
2024年05月 — 2024年09月
技术,后端开发,Java
⚫ 基于CompletableFuture重构资产库特征批量计算功能,实现单批特征计算耗时从秒级降至毫秒级。 ⚫ 基于策略模式,完成资产库特征计算从单一数据源到多数据源的迁移;基于Redis 管道,提升Redis特征查询效率。 ⚫ 基于Kafka、ODPS定时任务,优化Redis ZSet中资产库过期标签定期删除逻辑,释放有限的缓存资源。 ⚫ 基于工厂、模板方法等设计模式以及DJob分布式任务调度,实现风控应用接口调用情况的实时飞书群监控报表功能。
2023年09月 — 2024年03月
技术,后端开发,Java
⚫ 供应商评价信息MySQL水平分表优化,提高评价信息的查询速度;Redis缓存评价统计模块前100优质供应商信息。 ⚫ 基于RabbitMQ实现批量评价邮件异步发送,提升系统整体运行效率,同时基于唯一键解决消息幂等性问题。
2025年06月 — 3000年01月
技术,后端开发,Java
1. 负责产品管理系统开发和运维 主导全周期产品管理系统的开发与运维工作,基于 Java/Go + Spring Boot/Spring Cloud 技术栈完成系统架构设计与核心模块编码。针对产品生命周期管理、库存台账、订单流转、数据分析等核心业务场景,拆解并实现模块化功能,支持多角色权限管控与业务流程自定义配置。在运维阶段,搭建自动化部署与监控体系,通过 Prometheus + Grafana 实现系统指标实时监控,快速定位并解决接口超时、数据库慢查询等性能问题,将系统可用性提升至 99.9%;同时根据业务迭代需求,完成系统版本迭代与功能优化,保障系统稳定支撑日常数万级订单与产品数据的高效流转。 2. 负责综合 AI 智能体开发和运维 牵头综合 AI 智能体的研发与运维落地,基于大语言模型(LLM)与工具调用框架,设计并实现多模态交互、意图识别、任务规划、外部工具集成等核心能力,支持文本、语音等多形式输入输出,可完成数据分析、文档生成、业务咨询、自动化流程执行等复合任务。在开发过程中,完成模型微调、Prompt 工程优化及工具链整合,构建智能体与企业内部系统(如 CRM、知识库)的对接链路,实现数据互通与业务闭环;在运维阶段,搭建模型服务化部署架构,通过负载均衡与弹性伸缩策略保障高并发场景下的响应效率,同时建立模型效果评估与迭代机制,持续优化智能体的意图理解准确率与任务执行成功率,有效降低人工操作成本,提升业务处理效率。
教育经历
机械制造及其自动化
2022年09月 — 2025年06月
项目经历
2025年01月 — 2025年01月
项目描述:用户可以基于 AI 快速生成应用题目并发布多种答题应用,支持应用分享、在线答题并基于多种评分算法或 AI得到回答总结。后台管理员可以审核应用并进行应用与答题情况的统计分析。 项目亮点: 1. 基于策略模式实现多种用户回答评分算法(例如AI评分、统计得分),提升系统评分策略可扩展性。 2. 选用ChatGLM的流式API并通过SSE实时推送技术,实现AI实时生成题目,提高用户体验感。 3. 使用Caffeine,将相同答案的AI评分缓存到本地,降低评分耗时(10s到5ms),同时节约AI调用成本;利用 Redisson分布式锁,解决缓存击穿问题。 4. 利用线程池隔离,为会员提供单独且核心线程数更大的线程池,保证普通用户不会影响会员使用AI的体验。
2025年01月 — 2025年01月
项目描述:系统旨在帮助用户完成在线购票,提高买票效率以及减少售票人员工作。项目技术架构采用SpringBoot + SpringCloud + RocketMQ + ShardingSphere + Redis + MySQL。 项目亮点: 1. 使用责任链模式重构请求数据准确性检验,比如:查询购票、车票下单等业务。 2. 基于布隆过滤器,避免注册用户的缓存穿透问题;基于Redis + Lua 脚本,完成用户购票令牌分配限流。 3. 通过RocketMQ延时消息特性,完成用户购票10分钟后未支付情况下取消订单功能。 4. 利用Redisson分布式锁,实现列车座位分配的并发安全,同时优化锁的粒度,提升高并发场景下购票性能。
TA 的技能服务
该人才共 1 项技能服务,可在 技能服务 中搜索「吴峻阳」查看。