在大学期间，系统学习了计算机网络、数据结构、操作系统等专业课程，掌握了扎实的理论基础。积极参与学校组织的编程竞赛，锻炼了自己的逻辑思维和团队协作能力。

• 负责公司内部核心业务系统的架构设计与开发，根据业务需求优化系统性能，使系统响应时间缩短了30%。
• 主导完成了系统的微服务架构改造，将系统模块拆分为多个独立服务，提高了系统的可扩展性和维护性。
• 与产品团队紧密合作，参与需求评审和技术方案讨论，确保技术方案符合业务目标。
• 带领团队完成多个项目的上线工作，保障系统稳定运行，上线成功率达到100%。

• 负责公司新业务线的系统规划与设计，设计了一套高可用、高性能的分布式系统架构。
• 引入DevOps理念，优化研发流程，将项目交付周期从6个月缩短至3个月。
• 负责系统的技术选型和技术预研，评估并引入了多种新技术，如容器化技术（Docker）、自动化部署工具（Jenkins）等，提高了研发效率。
• 培养和指导 junior 工程师，提升团队整体技术水平，团队成员在年度绩效考核中优秀率提升了20%。

• 该项目是为金融行业客户开发的智能风控系统，旨在通过大数据分析和机器学习算法，实现对金融风险的实时监测和预警。
• 作为核心开发人员，负责系统的数据处理模块开发，处理海量金融数据（日均处理数据量达10TB），设计并实现了高效的数据清洗、转换和加载（ETL）流程。
• 参与机器学习模型的集成工作，与算法团队合作，将训练好的模型部署到系统中，实现风险预测功能，模型准确率达到90%以上。
• 优化系统性能，通过缓存技术和分布式计算框架（如Spark），将系统响应时间从原来的5秒降低到1秒以内，满足了金融业务对实时性的要求。

• 电商平台系统升级项目，目标是提升平台的用户体验和系统稳定性，支持业务的快速增长（预计年交易额增长50%）。
• 负责用户中心模块的重构工作，采用分布式架构（Spring Cloud），实现用户信息的分布式存储和管理，支持亿级用户量。
• 优化购物车和订单系统，引入消息队列（RabbitMQ）实现异步处理，提高系统吞吐量，下单成功率从95%提升到99%。
• 参与系统的自动化测试框架搭建，编写大量单元测试和集成测试用例，测试覆盖率达到80%以上，保障系统升级后的质量。