1.参考简历
介绍:为构建一个高度智能化,自助化的相车服务平台,实现用户7X24小时便捷租车体验,显着降低人
题解答等功能,用户通过单一平台即可高效完成车辆搜素,比价,预订及管理,对接多家车辆供应商资源.
使用RABBITMQ异步处理任务,结合自定线程池实现多任务并发执行,提高执行效率,例如用于生成租
技术架构:SPRINGCLOUD,SPRINQGAL,OLAMA,REDIS,ELASTICSEARCH,RAG,XXL-JOB,RABBITMQ,SEATA
据分片数和分片1D将不同任务交给不同任务实例处理,结合线程池处理任务,充分利用系统资源.
使用XX-J0B分布式任务调度框架,配置多个定时任务,基于分片广播策略,动态分配租车订单处理任务.
使用REDIS的HASH结构缓存高频访问的车辆租聘单数据,KEY设计为业务前缀+用户ID+售价单ID",VALUE
相似度使智能体实时检索全球租车政策,异地还车规则,保险理赔案,供应商动态促销;
基于设计模式的工厂+策略模式,实现LLMCALLROUTER智能体,优化智能体的车辆查询,订单下单等执行流程;
集成BAA/BGE-LARGE-ZH-V1.5向量模型,基于日LASTICSEARCH构建高性能RAG知识库,搭配欧氏距离和余弦
解决SPRINGAL只提供内存进行消息存储的问题,自定义REDISCHATMEMORY类,重写ADD,GET和CDEAR方
赁订单,锁定车辆库存,发送预订确认通知,处理还车结算等;
务成本并提升用户满意度.项目引入租车智能A助手,提供车辆选择指引,价格估算,租赁流程引导,常见
采用SEATA分布式事务框架的AT模式,保障关键操作涉及多个微服务的数据一致性.例如:用户支付成
存储报价详情,T设置为4小时,有效提升缓存命中率达90%以上,减轻数据库压力约70%.
集成QWEN-MAX大模型构建租车智能体:实现多轮对活理解,基于用户行程的车辆与租聘套餐推荐,租赁费用
功后订单状态变更,车辆库存扣减,用户押金冻结等;
法,使用REDIS的LIST数据结构进行消息存储,保障用户与AL助手对话状态的持久化
动态模拟与解析,车辆租排行傍推荐,提升用户自助服务能力与平台智能化水平;
项目职责:后端开发
项目名称:车小豆
项目经历
024/08--至今
项目职责:
惠券相关开发:设计优惠券的发放与领取功能,领取方式为手动领取,使用REDIS+LUA脚本解决优惠券的超发问题,以
购物车模块:负责购物车功能开发,通过REDIS的HASH来保存用户所有的购物车信息,完成对购物车商品的加入和删
线签到模块:用户登录后在相关页面进行签到,同时后台将用户的签到数据通过REDIS的BITMAP数据结构来存情,
技术选型:SPRINGAL,SPRINGCLOUDSPRINGBOOT,SPRINGMVC,REDIS,MYSQL,MYBATIS,MYBATISPLUS,RABBITMQ.
AL智能体应用模块:采用百炼大模型平台创建智能体,对接QWENPLUS大型,采用路由工作流模式,先通过意图分析
智能体,判断是想让我们推荐商品,查询商品信息还是购买商品,再根据不同的需求使用TOOLCALLING调用其他智能体,
项目描述:该项目是一个主要销售数码产品和家电的电商网购平台,旨在为用户提供便捷的购物体验,通过平台随时轻松
等待审核通过才会显示到商品评价里,商家和用户都可以回复评价.
品评价模块:用户确认收货后,系统就会推送"评价提醒",用户就可以进行评价(文字+图片+评分),评价完之后要
并通过XXL-JOB定时任务在月初将签到数据同步到数据库中
积分系统模块:负责积分中心开发,使用RBBITQ消息队列异步处理签到,每日活动任务等场景中的积分获取处理,
包括积分商城的兑换,积分兑换优惠券获取响应的优惠功能.
的下单选购自己需要的商品,享受便捷的服务,
DOCKER,NACOS,XXL-JOB等.
及REDISSION分布式锁解决用户多领问题.
开发工具:CURSOR,IDEA,GIT,JKD-17
2024.12-2025.8
完成功能后输出给用户.
顺电网上商城
除清空功能.
负责模块
采用REDIS5级存点费数据,用SET存储用户点赞记录(确保一人一次点费),ZSE存储商品点费数量:前端
运过RABBITMO创峰谷,将用户地券的记录同步到数裤,方止大求同时到达数据裤,保证
SPINGA,RG,EASTITSEARCH,阿里QWEN,SPRINGBOOT,SPINGAOUD,MYBATIS,M/YBATSPUS.
户不同的康需求,用户可根疾病,宜状,品名称等关励词拉素商起,也可进行询问A实7X24小时运
基于TOOLCALLING以及ROUUINGAGENT实现路由工作流智能抹,支持用户查询药品,健知识咨询以及药
利双JOB度好台海更新活动态,确解活刮在指定的内正常运行每日定将活动欢超
送过OLBAMA本地要QWEN大模型,防止信息地露,通过RAG外挂ELASICSEARCH向量H识库来增强大
综合用户购量,加购次数持多生度超计算药品热度,每调生成热销排行升实对更新示,支持特户按
热皮线序查看薄品;为运营提热门心品数如粉,辅助制定库存补给与促销菜略
型,通过TEXT-EMBEDDING向量模来将知识库中的信息传化为大模型可检U配的语言,
通过双PB定珍批同步铺品点数至M5QL,将多次马摄台物一次妈作,避晚多次摄
触见是一款专注于医疗健康领线的线上轴应用,提供药品,医疗器械,保体品等丰微的医疗商品,满足
品下单等不同求,让AQEN确达到95以上,实现智战助手亮可用性
基于1S1和WHIS9PER(实现了智能林多模态输入输出,支持用户通过话音输入,然后语音转成文字,智体
行,同时,平台提供在送咨跑区生药的城,用户快规专业的健康过议
设计药品热度计算规则,基于用户商品行为(购买,加购),通过对L-JO6定时任务在每周零点触发
基于SPRINGAI集成QWEN3大模型,重写CHATMEMORY类的ADD,GET和DOR方法,将对语消息存入
计计算,使用REDS存排行榜数想,用户访问时直接从REDS读取,响应时间宝短至200MS以内.
MYSQLXX-JOB,RABBITMQOPCNFEIGN,NACOS,REDIS
ASH结构存情领记录,领取成功后生记录并成过LUA体发送至RABBITMQ
RD,同时同步到据库,实现历史记录持款化,对话续成功率提开至9%,
采用RDK的DECR命令扣减库存,结合REDIS+LUA脚本原子提作超决超领超卖问题,过REDLS的
过防抖料处理趣汉少请求频率,后露先将数捷马入REDS
RED小S缓存,提高用户获取优惠券时系统的响应速度与效率,
作直接操作数库,据库马入压力降低40%.
高开发的情况下对消息的异我缓冲,
AVA开发工程师
也能语管进行回复
促销中心:
202407-至今
项目介绍:
能助手:
项目经历
热销行卖:
工作钠容:
互动中心:
要技术我:
XX
以下简历模板仅供参考，严禁全文复制照抄！！！
1模版一
项目名称：xxx在线教育AI智能助手
技术架构：SpringBoot + Spring Cloud + Spring Cloud Alibaba + Spring AI + Spring AI Alibaba + Nacos + Mybatis + Gateway
项目描述：
xxx在线教育是一个专注提供高质量IT教育资源和个性化学习体验的在线平台，利用互联网技术和教育理论，支持视频授课、实时问答和小组讨论等多种互动形式。通过大数据分析追踪学生学习进度，定制个性化教学内容，帮助学习者提升IT技能。
责任描述：
AI智能助手模块：项目中通过Spring AI对接了阿里云百炼平台的千问Max大模型，主要是课程的咨询、推荐课程、购买课程，通过Tool Calling技术与原系统的微服务进行整合，采用ES作为向量库实现RAG的增强。
MCP服务模块：负责项目中MCP服务的封装改造，将项目中的通用服务封装成MCP服务，如：课程查询、个人信息查询等，基于MCP标准协议进行调用。
会话记忆模块：负责基于Redis+Mysql的技术来实现会话记忆，Redis采用List数据结构来存储一次对话的多条消息数据，自定义消息对象用来存储业务数据的实现。
2模版二
项目名称：xxx智能教育辅导平台
技术架构：SpringBoot + Spring Cloud Alibaba + Spring AI + Neo4j + Kafka
项目描述：
xxx智能教育辅导平台是基于Spring Cloud Alibaba的AI教育解决方案，面向K12及职业教育领域。平台通过大模型技术实现学情诊断、个性化学习路径规划和智能批改，结合Neo4j知识图谱构建学科能力模型，支持千万级用户并发访问，日均处理作业批改请求50万+。
核心功能：
●AI学情诊断：调用通义千问Max模型分析作业/测试数据，精准定位知识漏洞
●自适应学习：基于知识图谱动态调整学习难度，推荐个性化学习内容
●智能批改：集成OCR技术解析手写公式，实现作文语义级批改（准确率98%）
●知识图谱：构建跨学科知识点关联网络，支持智能联想提问
责任描述：
AI学情诊断
●设计双通道诊断系统，离线分析历史数据训练预测模型（准确率92%）
●实现课堂行为实时分析，通过WebSocket推送注意力曲线报告
自适应学习引擎
●开发动态难度调节算法，根据答题表现自动匹配题库难度层级
●构建混合检索系统（关键词+语义相似度），提升题目匹配效率40%
智能批改系统
●搭建OCR解析流水线，支持手写公式识别与LaTeX公式转换
●设计异常检测模块，通过孤立森林算法识别作弊行为（误报率<0.3%）
知识图谱建设
●完成300万+知识点关系抽取，构建数学/物理/编程学科知识网络
●实现跨模态检索功能，支持图像→知识点的智能联想
3模版三
项目名称：xxx智能金融风控决策系统
技术架构：SpringBoot + Spring Cloud Alibaba + Spring AI + Spring AI Alibaba + Nacos + MyBatis + RabbitMQ + Redis + MySQL
项目描述：
该系统为金融机构提供智能风险评估与决策支持服务，通过分析用户行为数据、交易记录及外部信用信息，构建动态风险评分模型。结合自然语言处理与规则引擎，实现欺诈交易识别、信用评分优化及个性化金融产品推荐，提升风控效率与用户体验。
责任描述：
1智能决策引擎模块：
○基于Spring AI对接阿里云通义千问模型，构建用户意图分析与风险语义识别能力，通过Tool Calling技术整合原有风控规则引擎，实现贷前反欺诈与信用评估的智能化决策。
○使用RabbitMQ处理高并发风险事件的异步分析任务，结合Redis缓存高频查询数据（如用户风险标签），提升系统响应速度。
2实时风控服务模块：
○设计基于MySQL与Redis的混合存储方案，通过Redis的滑动时间窗口统计交易频率，结合MySQL存储长期风险画像数据，支持实时交易风险评分与预警。
○开发自定义消息对象存储风控事件上下文，利用Redis List结构实现会话级风险行为追踪。
3模型服务集成模块：
○封装第三方金融风控API（如征信数据调用、反洗钱接口）为MCP微服务标准，通过Spring Cloud Gateway统一鉴权与限流，确保接口安全与稳定性。
○实现基于规则与AI模型的双引擎动态权重配置，支持业务灵活调整风控策略优先级。
4模版四
项目名称：xxx智能物流路径优化与调度系统
技术架构：SpringBoot + Spring Cloud Alibaba + Spring AI + Spring AI Alibaba + Nacos + MyBatis + RabbitMQ + Redis + MySQL + IoT设备集成
项目描述：
该系统服务于智慧物流行业，通过整合车辆GPS数据、实时路况、仓储库存及订单信息，构建动态路径优化与智能调度模型。结合AI算法与IoT设备数据，实现运输路径规划、车辆调度优化及异常事件预警，降低物流成本并提升配送效率。
责任描述：
1路径优化引擎模块：
○基于Spring AI集成阿里云通义千问模型，分析历史运输数据与实时路况，通过图计算算法生成最优路径方案。
○使用RabbitMQ处理海量IoT设备（如车辆传感器）上报的实时数据，结合Redis缓存动态路况信息，实现分钟级路径重规划。
1智能调度服务模块：
○设计混合存储方案：通过Redis存储高频访问的车辆状态与实时订单数据，MySQL存储长期调度记录与历史路径数据。
○开发基于消息队列的分布式调度任务，利用Spring Cloud Alibaba的Sentinel实现流量控制，保障高峰期系统稳定性。
2数据集成与分析模块：
○封装IoT设备数据接入服务（如GPS定位、温湿度监测），遵循MCP微服务标准协议，通过Spring Cloud Gateway统一路由与鉴权。
○实现业务规则与AI预测的双引擎调度策略，支持动态调整路径优化权重（如优先时效性或成本节约）。
5模版五
项目名称：xxx智能家政服务调度平台
技术架构：SpringBoot + Spring Cloud Alibaba + Spring AI + Spring AI Alibaba + Nacos + MyBatis + RabbitMQ + Redis + MySQL + 地图API集成
项目描述：
该系统为家政服务平台提供智能调度与服务匹配能力，整合用户需求（如钟点工、上门清洁、家电维修等）、服务人员技能标签、地理位置及历史评价数据，通过AI算法实现动态任务分配与服务质量优化，提升服务效率与用户满意度。
责任描述：
1智能匹配引擎模块：
○基于Spring AI集成阿里云通义千问模型，分析用户需求描述（如“深度清洁”“儿童房优先”）与服务人员技能标签，通过自然语言处理（NLP）生成智能匹配评分。
○使用RabbitMQ处理实时订单消息，结合Redis缓存服务人员实时位置与空闲状态，实现分钟级动态调度。
2任务调度服务模块：
○设计混合存储方案：通过Redis存储高频更新的订单状态与地理位置数据，MySQL存储长期服务记录与用户评价，MyBatis实现复杂查询（如“按区域统计服务需求”）。
○开发基于地理围栏与路径优化算法的调度策略，结合地图API（如高德/百度）计算最优服务人员分配方案。
3服务评价与优化模块：
○封装用户评价解析服务，通过Spring AI的文本分析能力提取关键反馈（如“清洁不彻底”“服务态度差”），自动生成服务改进建议。
○实现基于规则与AI预测的双引擎质量监控，支持动态调整服务人员评分权重（如优先响应速度或用户好评率）。
4实时交互与会话记忆模块：
○使用Redis List结构存储用户与服务人员的沟通记录，结合自定义消息对象实现会话级服务状态跟踪（如“已到达”“服务中”）。
○通过Spring Cloud Gateway统一家政服务API接口鉴权，集成MCP微服务标准协议对接第三方服务（如支付、地图定位）。
