•深入研习计算机网络、操作系统、数据库系统等课程，并基于 LevelDB 引擎设计实现了简易的键值数据库，从底层 I/O 与缓存策略入手进行性能分析，积累了系统级调优认知。
•作为核心成员参与全国大学生数学建模竞赛，斩获省级一等奖；在模型求解中引入多线程并行计算，大幅缩短运算时间，锻炼了逻辑抽象与高效编码能力。
•独立开发校园跑腿配送小程序，主导全流程开发与上线，并针对首页订单瀑布流进行专项优化：通过虚拟列表与图片分层加载，将滑动帧率稳定在 60fps，同时利用 LeakCanary 排查并修复内存泄漏，显著提升用户体验。
移动性能优化工程师性能优化Android启动优化内存管理帧率治理
北京
•- 主导公司旗下短视频应用的 Android 端性能专项，聚焦冷启动、播放流畅度与内存占用。通过逆向分析启动链路，将非核心服务延迟加载，并重构首帧绘制逻辑，使冷启动时间从 4.5 秒缩短至 2.8 秒，内存占用峰值降低 28%。
•- 构建基于 Perfetto 的自动化性能监控看板，每日采集关键路径的帧率、CPU 与内存数据，并针对高频用户场景——如直播连麦、全屏滑动——制定优化预案，使滑动帧率稳定在 58fps 以上。
•- 深度参与需求评审与代码审查，从架构层面提出性能建议，例如将复杂页面拆分为懒加载的 Fragment，并推广使用 Memory Profiler 进行版本迭代的内存回归测试，杜绝性能劣化上线。
移动性能优化工程师性能优化iOS卡顿治理网络优化技术分享
北京
•- 负责公司在线教育 iOS 客户端的性能优化，重点攻克课堂连麦时的卡顿问题。通过 Instruments 的 Time Profiler 和 Core Animation 工具，定位到主线程因大量数据解析导致阻塞，将数据解析移至子线程并采用异步渲染，使卡顿率从 12% 降至 3% 以下。
•- 优化直播课中的信令与媒体流传输，合并冗余请求，引入智能缓存策略，并对网络回调进行合并处理，使网络请求平均耗时缩减 45%。同时推动图片资源全面转为 WebP 格式，配合懒加载，图片内存占用降低 35%。
•- 牵头编写《iOS 性能优化红宝书》，涵盖启动优化、内存陷阱、渲染优化等章节，并组织内部技术沙龙，通过实际案例分享，提升团队对性能问题的敏感度与排查能力，形成主动优化的技术氛围。
•- 项目背景：公司一款拥有数千万日活的短视频应用，因功能迭代频繁，用户反馈播放卡顿、启动慢，严重影响留存。
•- 项目目标：全面提升应用启动速度、视频播放流畅度及内存稳定性，改善用户体验核心指标。
•- 我的工作：负责启动优化与内存治理。通过 systrace 分析发现启动阶段存在大量无依赖的同步初始化，采用有向无环图调度，将启动过程并行化，启动时间从 4 秒降至 2.2 秒。同时，利用 LeakCanary 和 MAT 定位并修复了视频播放器、滤镜模块等 8 处内存泄漏，使应用内存占用稳定在 300MB 以内。
•- 项目成果：应用在应用商店的评分提升了 0.6 分，用户次日留存率提高了 12%，视频播放首帧加载时长缩短 40%。
•- 项目背景：公司在线教育平台在开学季面临百万级并发，直播课堂频繁出现掉线、延迟和崩溃，严重影响教学体验。
•- 项目目标：确保大促期间直播链路稳定，避免性能降级，保障核心业务可用性。
•- 我的工作：负责网络层与数据库优化。将轮询接口统一升级为 WebSocket 长连接，降低信令开销 60%；同时，优化直播课评论系统的数据库读写，通过引入 Redis 缓存热点数据，并对核心查询建立联合索引，使数据库响应速度提升 55%。
•- 项目成果：大促期间服务器平均响应时间下降 42%，崩溃率降低 65%，课程完课率同比提升 18%，平稳支撑了峰值流量。
移动端性能分析（Systrace/Perfetto） 移动端性能工程实战训练营:
参与由某头部互联网公司性能架构师主持的封闭式训练营，系统学习启动优化、内存管理、渲染管线及网络治理等专题，结合真实社交 App 案例进行实战推演。
在模拟项目中主导了启动速度归因与优化，通过延迟初始化、so 动态加载等手段将冷启动耗时降低 35%；同时借助 Profiler 定位主线程卡顿，并实施异步解码与预渲染策略，消除掉帧现象。
将训练营产出的优化方法论迁移至个人开源短视频应用，建立了统一的性能监控与防劣化体系，并沉淀为团队内部最佳实践文档，有效提升了协同调优效率。
