系统学习了计算机相关专业课程，包括《数据结构与算法》《操作系统》《计算机网络》等，掌握了扎实的理论基础。在校期间积极参与各类编程竞赛，锻炼了编程思维和团队协作能力。

• 负责公司核心业务系统的Go后端开发工作，主导完成了用户管理模块的重构，将系统响应时间从平均500ms降低至150ms以内，提升了用户体验。
• 参与设计并实现了分布式缓存系统，优化了数据查询性能，使热门数据的查询速度提升了80%，减少了数据库压力。
• 带领团队进行技术攻坚，解决了高并发场景下的系统稳定性问题，成功应对了每日百万级别的用户访问量，保障了系统7*24小时稳定运行。

• 作为技术负责人，主导了公司新业务线的Go后端架构设计与开发，从0到1搭建了高可用、高性能的分布式系统，上线后系统故障率低于0.1%。
• 优化了数据库设计，通过分库分表、索引优化等手段，将复杂查询的响应时间从3s降低至500ms以内，支撑了业务的快速增长。
• 积极推动团队技术分享与培训，提升团队整体技术水平，培养了多名优秀的Go开发工程师，为团队储备了技术人才。

• 项目背景：为某电商平台开发商品推荐系统的后端服务，旨在根据用户行为和商品属性为用户精准推荐商品，提升用户购买转化率。
• 技术实现：使用Go语言开发，基于Redis实现缓存机制，存储热门商品信息和用户行为数据，减少数据库查询压力；运用Goroutine实现并发处理，提高推荐算法的计算效率。
• 项目成果：系统上线后，商品推荐的点击率提升了30%，用户购买转化率提高了15%，有效促进了电商平台的业务增长。

• 项目背景：为金融类APP开发实时数据统计分析系统的后端服务，需要处理大量的金融交易数据，实时生成各类统计报表。
• 技术实现：采用Go语言结合消息队列（如Kafka）进行数据的异步处理，保证数据处理的高吞吐量；使用Prometheus进行系统性能监控，及时发现并解决系统瓶颈问题。
• 项目成果：系统稳定运行，能够在秒级响应时间内处理百万级别的金融数据，生成的统计报表准确率达到100%，为金融业务决策提供了有力的数据支持。