V-LiuShuang
114 lines
9.6 KiB
Markdown
114 lines
9.6 KiB
Markdown
# 联系方式
|
||
|
||
| 姓名 | 电话 | 邮箱 |
|
||
|:-----|:-----|:-----|
|
||
| 刘爽/男/1997 | 177****4137 | - |
|
||
|
||
## 技能清单
|
||
|
||
| 技能点 | 程度 | 描述 |
|
||
|:-----|:-----|:-----|
|
||
| RDBMS | 熟练 | MySQL（B+Tree、MVCC）、PostgreSQL（PostGIS、pgvector）|
|
||
| Redis | 熟练 | 分布式缓存、PUB/SUB、Redis Stream、分布式锁（Redisson）|
|
||
| 消息队列 | 熟练 | RocketMQ、Kafka，普通消息（广播消费、点对点消费）、定时消息、顺序消息、事务消息 |
|
||
| Spring | 熟练 | AOP、JDK动态代理、Cglib、ByteBuddy、SPI、Starter、服务注册/发现、配置中心、限流、熔断、RPC、分布式事务、事件驱动模型 |
|
||
| OpenJDK | 熟悉 | Loom（虚拟线程、结构化并发）Leyden（AOT）Valhalla（value class）Babylon（代码反射）Panama（FFM、Memory API）|
|
||
| 运维 | 熟练 | Linux、Nginx、Docker、K8s |
|
||
| 监控 | 熟练 | Spring Boot Actuator、OTel、Prometheus、Grafana、ELK、Arthas、JFR |
|
||
| 推理引擎 | 熟悉 | vLLM、llama.cpp、Ollama、GPUStack、Xinference |
|
||
| AI Agent | 熟练 | Spring AI、AgentScope、AutoGen、CrewAI、LangChain、LangGraph、Milvus、RAG、MCP、Skill、Sandbox |
|
||
|
||
## 工作经历
|
||
|
||
| 公司名称 | 职位 |入职日期 | 离职日期 | 所在地 |
|
||
|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
|
||
| 上海企顺信息科技有限公司 | Java 开发 | 2025/09 | 至今 | 合肥 |
|
||
| 合肥统旭智慧科技有限公司 | Java 开发、运维 | 2025/04 | 2025/07 | 合肥 |
|
||
| 极氪智能科技 | Java 开发 | 2023/07 | 2025/03 | 杭州 |
|
||
| 江苏普飞科特信息科技有限公司 | 开发组长 | 2019/07 | 2023/05 | 成都 |
|
||
| 上海柏维信息技术有限公司 | Java 开发 | 2017/05 | 2019/06 | 上海 |
|
||
|
||
## 项目经验
|
||
|
||
| 项目名称 | 维护周期 | 项目介绍 |
|
||
|:-----|:-----|:-----|
|
||
| AaaS | 2025/09 ~ 至今 | 一个平台级项目，取自**Agent As a Service**缩写。旨在集中管理**MCP、知识库、LLM网关、AI Agent**，便于各业务部门通过API接入，目标是嵌入到各业务部门的工作流程中，以提高效率。|
|
||
| 数字人 | 2025/04 ~ 2025/07 | 一个硬软件结合的产品，适合酒店服务台、商场导航屏等场景，语音交互并完成特定任务。|
|
||
| 整车集成开发平台 | 2023/07 ~ 2025/03 | 为极氪汽车国内、瑞典的造型色彩团队服务，旨在提供一个整车开发全生命周期的管理系统。|
|
||
| 蜂羽 | 2019/07 ~ 2023/05 | 一个为货主、司机服务的网络货运交易平台，并提供合同、开票、白条、保险等增值服务。|
|
||
| SmartCC外呼系统 | 2017/05 ~ 2019/06 | 一个传统的外呼软件 |
|
||
|
||
### AaaS
|
||
|
||
#### 技术栈
|
||
|
||
| 类型 | 条目 |
|
||
|:-----|:-----|
|
||
| JDK | Bellsoft OpenJDK 21|
|
||
| 框架 | spring-boot-3.x、spring-cloud-alibaba、spring-ai、spring-ai-alibaba、agentscope-java |
|
||
| 模型 | NewAPI（网关）、Qwen-2.5（128K）、Qwen-3.5-122B-A10B-FP8（430K）、Qwen-3.6-35B-A3B（128K）、gpt-oss-120b（128K）、bge-m3、bge-reranker-v2-m3 |
|
||
| 存储 | MySQL 8.0+、Milvus 2.6+、Redis 8.0+、MinIO |
|
||
|
||
#### 工作内容
|
||
|
||
| 项目 | 职责 |
|
||
|:-----|:-----|
|
||
| 接入LLM | 基于 spring-ai、agentscope-java 通过 NewAPI 暴露的 OpenAI API（v1） 端点接入聊天、嵌入模型。|
|
||
| 向量存储服务 | 在 K8s 和 Helm 部署 Milvus 集群（3个数据节点、3个查询节点）通过 spring-ai 的社区 starter 接入向量存储服务。|
|
||
| 网络搜索服务 | 在 Docker 部署 searxng 网页抓取工具，并通过其 REST API 接入，作为 AI Agent 免费使用的 web_search_tool。|
|
||
| 部署、接入长期记忆 | 在 Docker 部署 Hindsight、agentscope-ReMe 并通过 REST API 接入，为 AI Agent 提供用户级别的长期记忆能力。|
|
||
| 多智能体 | 支持 Workflow、Agent As Tool 两种范式编排，也支持 A2A Agent。|
|
||
| 代码执行沙箱 | 通过 Docker 部署 1 个 all-in-one 容器，内置 Java、Node、Python 三个语言环境，通过 MCP 协议暴露为 MCP Server，**提供 shell、file_read、file_write、file_search 等工具**。为 AI Agent 绑定该 MCP 再通过 Prompt 引导，**将文件读写、运行脚本等敏感操作卸载到沙箱执行，提高安全性。**|
|
||
|
||
### 数字人
|
||
|
||
#### 技术栈
|
||
|
||
| 类型 | 条目 |
|
||
|:-----|:-----|
|
||
| JDK | Zulu OpenJDK 21|
|
||
| 框架 | spring-boot-3.x、spring-ai、RAGFlow |
|
||
| 模型 | 阿里百炼、Ollama、GPUStack、Qwen2.5-14b-GGUF、Qwen3-8B-GGUF、bge-m3、bce-reranker-base-v1、FunASR、ChatTTS |
|
||
| 存储 | MySQL 8.0+、Redis 8.0+ |
|
||
|
||
#### 工作内容
|
||
|
||
| 项目 | 职责 |
|
||
|:-----|:-----|
|
||
| 模型部署 | 采购GPU服务器，安装配置 Docker、Nvidia Container Toolkit 等运行时环境。通过 Ollama、GPUStack、Xinference 本地部署聊天、嵌入模型。|
|
||
| 接入LLM | 基于 spring-ai 通过 Ollama、GPUStack 暴露的 OpenAI API（v1）端点接入聊天、嵌入模型。|
|
||
| 知识库 | 使用 Docker 部署 RAGFlow，通过其 REST API 作为知识库检索服务接入到数字人背后的 AI Agent 应用。|
|
||
| 语音模型 | 部署 FunASR、ChatTTS 语音识别、合成模型，通过其 REST API、WebSocket 端点接入使用。|
|
||
|
||
## 整车集成开发平台
|
||
|
||
- 技术栈：Java 8、MySQL、Redis、Kafka、Spring Boot、Spring Cloud、Feign、Sharding Proxy
|
||
- 职责：
|
||
- 日常迭代需求评审、编写技术方案文档、排查并修复测试&生产环境中暴露的问题。
|
||
- 通过消息中间件替代线程池处理异步任务，解决在没有优雅停机的场景下，线程池中的任务队列较大，任务堆积的情况下，应用重启/宕机造成的异步任务丢失的问题。
|
||
- 引入**Sharding Proxy**分表存储大表数据，因实际业务场景仅通过唯一键进行查询，所以直接根据唯一键哈希取模分表存取。仅保留近一年的数据，一年的数据量增长约1亿+，分了10张表，历史数据 gzip 压缩并归档至OSS。
|
||
- 设计并开发**问题管理**子系统，对接到企业微信OA平台、公司内部工作流服务。
|
||
|
||
## 蜂羽（）
|
||
|
||
### 核心技术栈
|
||
|
||
|
||
- 技术栈：Java 8、MySQL、Redis、RocketMQ、Seata、Spring Boot、Spring Cloud、Skywalking、OTel、Spring Boot Actuator、Prometheus、Grafana
|
||
- 日常迭代需求评审、编写技术方案文档、服务巡检、跟踪并修复生产环境中的问题、不定期组织技术分享会。
|
||
- **架构升级，Spring MVC -> Spring Cloud**：第一版项目源码来自外包公司，随着团队成员增加、系统请求量攀升，单体架构的运维成本开始抬升，也不能满足更高效的团队协作。与领导协商后决定花3个月的时间，一边继续业务迭代，一边重构成 Spring Cloud 微服务架构，最终拆成了8个微服务，并完成了前后端分离。
|
||
- **微服务网关**：使用 zuul 1.x、Nacos 实现请求路由、负载均衡，每个服务的负载均衡算法插件化，适应灵活多变的业务需求。
|
||
- **统一登录/认证服务**：短信验证码、账号密码注册/登录，为网关提供鉴权服务，每个微服务的权限验证机制，仍然插件化。
|
||
- **身份认证服务**：对接上上签、E签宝开放平台的人脸识别、实名信息验证、企业信息验证等能力，对接2个供应商是防止其中1个供应商因系统升级或不可抗力因素造成服务中断，支持故障自动切换或强制切换。将多个外部平台 API 收敛成一套内部 API，提供一个 starter 方便业务域的微服务快速接入相关能力。
|
||
- **分布式事务**：随着微服务之间跨服务调用，不可避免的出现了多个服务之间事务一致性的问题，引入 Seata（AT模式）提供分布式事务强一致性的能力。但是 AT 模式的并发度太低，在请求量较大且无法限流的情况下（比如订单支付）同时采用 RocketMQ 的柔性事务方案，提高吞吐量。
|
||
- **监控、告警系统**：随着架构变得复杂，排查问题越来越费时间，所以研究了一下 Skywalking、OTel、Spring Boot Actuator、Prometheus、Grafana 相关中间件，监测每个HTTP端点的请求量、最长耗时、内存与CPU占用、通过 Skywalking 的一系列探针，观测每个HTTP端点的耗时情况，包括跨服务调用、JDBC等耗时。除了收集数据，还做了达到阈值自动告警的能力，例如：当某个HTTP请求耗时超过5s，通过钉钉群聊机器人发送一条消息并@负责人，每个微服务都会登记负责人、至少2个人，方便相关研发团队及时响应并优化问题。
|
||
- **下载中心**：系统用户经常在月底导出 Excel 报表满足对账等需求，服务器内存是有限的，直接限流的话用户体现很差，所以做了一个集中管理的下载中心。业务服务把导出的 HTTP 请求端点添加到下载中心，下载中心会分配一个唯一标识。前端在导出 excel 的功能，不直接请求业务系统，而是携带唯一标识、相关参数请求至下载中心。下载中心会创建一个下载任务，并通过线程池异步处理，处理完以后更新任务状态，把 excel 上传到 oss 生成一个有效期7天的下载链接。线程池的队列就是最大吞吐量，用户提交下载任务后，只是等待时间变长一点，最终一定会下载成功，也保障了业务服务的健康。
|
||
|
||
## SmartCC外呼中心（）
|
||
|
||
- 技术栈：Java 7、Activity、Oracle、Redis、Spring MVC、Rabbit MQ、WebSocket
|
||
- 职责：编写技术文档，基于 Redis、Rabbit MQ、WebSocket 设计 WebIM 在线客服系统。集成 Activity 工作流引擎，对接 CTI 和软电话，实现 Web 端拨打电话。针对作息与访客的聊天记录和电话录音，进行打分和评论的人工质检系统。
|
||
|
||
# 教育经历
|
||
|
||
合肥经济技术职业学院（2014~2017） |