AMAZING RESUME · MORNING LIGHT
牛敬业
Java人工智能开发工程师
188****0696niu****@***.com北京30男Java人工智能开发工程师在职北京25k - 35k •加入校软件创新实验室，参与全国大学生服务外包创新创业大赛，主要负责后端开发与算法优化，通过实战锻炼了需求分析与快速迭代能力。
•作为核心成员主导开发了基于Spring Boot与TensorFlow的智能推荐系统，实现从模型训练到线上部署的全流程，获得省级优秀项目奖。
北京思智未来科技有限公司 - AI平台部人工智能独角兽
2018 - 07-2021 - 08
Java人工智能开发工程师智能决策分布式系统模型服务化
北京
•主导公司智能决策平台的Java后端设计与迭代，深度参与业务建模、技术选型与核心模块开发。
•基于Spring Cloud Alibaba构建分布式服务集群，实现服务注册、配置中心、限流熔断等治理能力，支撑日均千万级请求。
•与算法团队协作，将强化学习与运筹优化模型封装为在线推理服务，赋能供应链调度、资源分配等业务场景。
•重构数据访问层，引入ShardingSphere实现分库分表，并利用Caffeine多级缓存与ES索引优化查询，P99延迟降低40%。
•推动自动化测试体系落地，编写高覆盖率的JUnit与集成测试用例，建立代码质量门禁，有效降低生产事故率。
北京数联简途软件有限公司 - 基础架构部数据智能服务商
2016 - 07-2018 - 06
•参与企业级数据中台迭代，负责任务调度引擎与数据治理模块的Java开发，保障大规模离线与实时计算链路稳定。
•针对复杂SQL执行效率低的问题，从执行计划、索引设计、数据倾斜治理等多维度进行优化，关键任务耗时缩短60%。
•设计RESTful API规范与接口契约，推动前后端分离开发，通过Mock服务与文档先行提升联调效率。
•定期组织组内技术分享与代码走查，引入SonarQube静态扫描规则，帮助团队统一编码风格并减少潜在缺陷。
•负责线上疑难问题排查与应急处置，沉淀常见故障排查手册，显著缩短平均恢复时间。
•该项目面向精密制造场景，基于Java构建自动化缺陷检测后端服务，替代传统人眼质检流程。
•负责整体后端架构设计，采用Spring Boot + gRPC搭建高性能服务，支持多产线图像流实时接入。
•集成TensorFlow Serving推理引擎，封装图片预处理、模型调度与后处理逻辑，实现缺陷分类与定位API。
•设计MySQL与MinIO混合存储方案，保留原始图像与检测结果，支撑质量追溯与报表分析。
•通过异步削峰、连接池优化与模型预热等手段，使单节点吞吐量提升至200QPS，平均检测延迟低于800ms。
•平台上线后覆盖12条产线，替代80%以上人工复检，缺陷漏检率控制在0.1%以下，每年节省人力成本逾百万。
•构建面向政企客户的舆情监测与语义分析系统，实现多源异构数据采集、清洗、情感判别与报告生成。
•负责核心数据处理管道与后端服务开发，使用Flink流处理框架实现实时数据清洗与特征提取。
•集成BERT预训练模型进行细粒度情感分析与实体识别，通过Java推理服务提供统一调用接口。
•设计Elasticsearch集群存储与全文检索方案，实现千万级文档的秒级舆情检索与趋势分析。
•通过算子并行度调优与状态后端优化，将数据处理延迟从秒级压缩至亚秒级，保障大屏实时展示效果。
•系统交付后稳定运行，每日处理数据量超500万条，关键事件预警准确率达92%，成为客户决策支撑的核心工具。
对代码有洁癖，痴迷于用整洁的架构承接复杂业务逻辑，尤其享受让算法模型从实验环境平稳落地为高可用服务的过程。习惯于用分布式思维拆解问题，对并发、性能瓶颈敏感，能快速定位并优雅处置。私下保持对前沿论文的跟进，常将可落地的思路融入工程实践，沟通直接坦率，乐于在技术争论中碰撞出更优解。希望持续在 Java 后端与智能系统融合的方向深耕，做可靠且能演进的技术支撑。
容器化与持续交付:
熟练运用Docker进行应用容器化，编写多阶段Dockerfile优化镜像体积，并集成CI/CD流水线实现自动化部署与回滚。
集群编排与运维:
掌握Kubernetes集群的搭建与运维，通过Helm与Kustomize管理应用配置，实现微服务架构的灰度发布与弹性伸缩。
