在大学期间，系统学习了计算机科学与技术的专业知识，包括编程语言（C、C++、Java等）、数据结构、算法设计、计算机网络、操作系统等。通过课程项目和实践操作，培养了良好的编程能力和问题解决能力。积极参与学校的技术社团活动，与同学合作完成了一些小型的软件开发项目，锻炼了团队协作和沟通能力。

• 负责公司核心业务系统的PHP后端开发与维护，参与系统架构设计和优化，确保系统的高性能和稳定性。
• 与产品团队紧密合作，分析业务需求，进行技术方案设计和代码实现，按时交付高质量的代码。
• 优化数据库查询性能，通过索引优化、SQL语句优化等手段，将部分关键查询的响应时间降低了50%以上。
• 参与代码评审和技术分享，提升团队整体技术水平。
• 负责系统的单元测试和集成测试，编写测试用例，确保代码质量。

• 带领团队完成公司电商平台的PHP后端重构项目，采用最新的PHP框架和技术栈，提升系统的可扩展性和可维护性。
• 设计和实现了电商平台的促销活动系统，包括满减、折扣、优惠券等功能，支持高并发访问，在大促期间系统稳定运行，订单处理量提升了30%。
• 优化系统的缓存策略，使用Redis等缓存技术，减少数据库访问压力，提高系统响应速度。
• 负责团队的技术培训和新人指导，培养了多名优秀的PHP开发工程师。
• 与前端团队和测试团队密切合作，确保项目按时交付并上线。

• 项目背景：公司原有的用户管理系统存在性能瓶颈和功能不足的问题，无法满足日益增长的用户需求。
• 项目目标：开发一套全新的用户管理系统，提高系统的性能、稳定性和功能完整性。
• 技术实现：采用PHP + MySQL + Redis架构，使用Laravel框架进行开发。实现了用户注册、登录、信息管理、权限管理等功能。对数据库进行了分库分表设计，提高了数据查询和写入效率。使用Redis缓存用户信息，减少数据库访问次数。
• 项目成果：系统上线后，用户并发访问量提升了2倍，响应时间缩短了40%，用户满意度显著提高。

• 项目背景：为了提升公司电商平台的用户体验和销售转化率，需要开发一套智能推荐系统。
• 项目目标：根据用户的浏览历史、购买记录等数据，为用户推荐个性化的商品。
• 技术实现：使用PHP开发后端接口，与大数据团队合作，获取用户行为数据。采用协同过滤算法和深度学习模型进行推荐算法开发。将推荐结果实时展示在电商平台的首页和商品详情页。
• 项目成果：推荐系统上线后，用户点击率提高了15%，商品转化率提升了10%，为公司带来了显著的经济效益。