北京航空航天大学 - 本科985工程211工程双一流
2013.09-2017.06
•- 投入多项课程设计及学科竞赛，独立实现过基于Multi-Paxos的分布式日志复制系统，获全国大学生系统能力大赛二等奖；参加ICPC亚洲区域赛，积累了大规模数据处理与问题分解能力。
分布式计算后端开发工程师分布式系统后端开发高并发优化
北京
•负责分布式计算平台后端核心模块开发，采用Java与Go混合编程，基于Spring Cloud微服务体系，设计并实现弹性任务调度、资源隔离与动态扩缩容功能，使任务处理吞吐量提升40%。
•参与分布式对象存储系统重构，与团队协作完成数据分片策略优化、多副本强一致性协议实现，系统上线后支撑日均50亿+数据读写操作，数据可用性达99.99%。
•主导技术选型与架构升级，引入Redis Cluster作为分布式缓存层，优化热点数据访问模式，将系统平均响应时间降低55%。
•负责代码质量保障，制定并推行《后端开发规范》，组织每周代码评审，引入SonarQube静态分析，线上故障发生率下降80%。
分布式计算后端开发工程师分布式训练后端开发容器化架构
北京
•参与分布式机器学习平台后端开发，使用Python与Go语言，基于PyTorch与Kubernetes，实现千卡级模型训练任务的分布式调度与弹性资源管理，训练速度提升50%。
•负责数据预处理流水线模块开发，设计流批统一的数据清洗、特征工程算法，处理多源异构数据，日均处理数据量达TB级。
•优化系统架构，引入容器化部署与Service Mesh，实现服务无状态化与灰度发布，服务模块数量增加40%，系统维护成本降低35%。
•与算法、产品团队深度协作，以敏捷迭代方式交付多个推荐模型训练平台版本，获得部门季度之星表彰。
•项目背景：为支撑广告业务实时竞价与报表，建设一套低延迟、高吞吐的流式计算平台。
•项目职责：作为核心开发人员，负责计算引擎层开发。采用Java与Flink，设计基于事件时间的窗口聚合算法，实现毫秒级延迟的实时指标计算。
•技术实现：基于Kafka实现多源数据接入，利用RocksDB作为状态后端；设计Checkpoint机制保障精确一次语义；引入背压控制与动态并行度调整，提升系统稳定性。
•项目成果：平台上线后，承载日均200亿+事件处理，端到端延迟小于50ms，支撑实时竞价与监控大盘，计算资源成本降低30%。
•项目背景：构建全链路追踪系统，满足微服务架构下分布式调用链分析与故障定位需求。
•项目职责：主导后端架构设计与开发。使用Go语言，基于OpenTelemetry标准，设计分布式追踪数据采集、存储与查询架构。
•技术实现：自研高性能Agent完成数据采集，使用Elasticsearch存储Span数据，开发采样策略与智能聚合算法，实现调用链拓扑图实时生成与异常检测。
•项目成果：系统上线后，实现全链路毫秒级检索，日均处理100亿+Span，故障平均定位时间从30分钟缩短至3分钟，MTTR降低90%。
开源项目与技术分享:
深度参与Apache Hadoop、Kubernetes等社区贡献，为调度器与存储模块提交过若干关键补丁，在GitHub主持多个Star数超过2k的分布式中间件项目。
长期在CSDN、公众号等平台撰写分布式系统实践文章，发表《自研分布式任务调度框架》《共识算法在流处理中的应用》等系列内容，累计阅读量突破60万，技术影响力稳步提升。
