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李明景

求职意向:Java后端开发工程师 / AI应用开发实习生
+86 17739435720 17739435720@163.com 郑州 github.com/limingjing6666

教育背景#

郑州西亚斯学院  软件工程  本科  2023.09 - 2027.05

主修课程:操作系统、数据结构与算法、Java程序设计、Web开发技术、软件工程

GPA:专业排名前30%

专业技能#

  • 编程语言: 熟练掌握Java基础,熟悉面向对象编程思想,对数据结构与算法有深入理解;了解Python
  • 核心框架: 熟练使用 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis / MyBatis-Plus 等框架进行企业级后端开发
  • AI与大模型应用: 熟悉 LLM API 的工程化接入;掌握 RAG 核心管线设计(语义切片、向量检索、RRF排序);熟悉 SSE 流式传输机制与大模型 Token 预算管理
  • 数据库与中间件: 熟练掌握 MySQL 及基本的 SQL 调优;熟悉 Redis 在高并发场景下的应用;熟悉 Linux 环境部署及 Docker 容器化技术
  • 版本控制与前端: 熟练使用 Git 进行团队版本管理,积极在 GitHub 维护项目;掌握 Vue3 基本应用

项目经历#

SupportGenie 企业级智能客服与RAG平台  2024.08 - 至今#

全栈开发 / AI后端核心  Spring Boot 3 · Vue 3 · DeepSeek LLM · 阿里云 Embedding · JWT · SSE

  • 一款面向企业客服团队的智能辅助平台,通过检索增强生成(RAG)技术为客服提供精准的流式问答增强体验,包含角色权限协同与运营数据看板
  • 在业务线中独立落地智能问答链路,针对文档按 Markdown 语义边界进行分片;采用阿里云768维向量余弦相似度+关键词双路召回,并引入 RRF(倒数秩融合)算法进行合并排序
  • 针对长会话场景,实现动态 Token 预算裁剪与大模型自动摘要机制;后端采用 SSE 实现回答的逐字流式输出,配合前端 Markdown 实时渲染,打造零等待交互体验
  • 引入 LLM 进行前置意图识别,将请求智能路由至 FAQ、闲聊或投诉分类;基于 JWT 实现 Access+Refresh 双令牌无感续期与黑名单注销机制
  • 收获: 深入理解并掌握了企业级 RAG 架构的底层管线设计,具备了独立解决大模型长文本超限及流式传输痛点的能力

Smart Ticket 智能工单协同系统  2024.05 - 2024.07#

全栈开发  Java 17 · Spring Boot 3 · MyBatis-Plus · MySQL · 乐观锁并发控制

  • 一款支持员工提单与客服抢单双角色协同的高效工单流转系统,深度接入大语言模型,实现工单全生命周期的智能化流转与降本增效
  • 独立设计工单状态流转引擎(待接单-处理中-待确认-已完结);针对高频”抢单”、“转派”等并发场景,引入数据库乐观锁(@Version)机制,有效解决并发修改导致的数据冲突
  • 封装 HTTP 客户端接入 DeepSeek 模型,实现工单自动分类与回复草稿生成;设计外部服务降级与回退策略(Fallback),确保在 LLM 接口异常时核心业务链路依然高可用
  • 规范化定义全局统一响应结构与异常处理机制;实现基于本地文件系统且带扩展名白名单安全校验的附件上传模块
  • 收获: 提升了对高并发场景下数据一致性(锁机制)的理解,并掌握了微服务中熔断降级策略的设计方法

苍穹外卖 B2C 定制化餐饮系统  2024.01 - 2024.04#

Java后端开发  Spring Boot · MyBatis · MySQL · Redis · Spring Task · ThreadLocal

  • 经典的定制化外卖点餐实战系统,包含面向商家的 PC 管理端与面向用户的微信小程序端
  • 采用 JWT 令牌配合 Spring 拦截器实现多端登录鉴权,运用 ThreadLocal 封装全局登录用户 ID 线程级存储,避免参数层层侵入
  • 针对小程序端高频查询的菜品数据,引入 Redis 进行缓存处理,有效降低 MySQL 读写压力并保证数据一致性
  • 深入梳理订单流转逻辑,集成 Spring Task 定时任务框架,处理超时未支付订单与派送中订单的自动状态核销
  • 收获: 巩固了 Spring Boot 体系的实战开发能力,理清了前后端分离交互的规范流程

荣誉成果#

  • 2025.05  软件设计师证书(软考中级)
  • 2024.12  大学英语四级证书(CET-4)

自我评价#

  • 后端基石与AI业务双修: 具备扎实的Java后端基本功与全栈视野,拥有从0到1独立设计、开发与部署系统架构的实操经验。对前沿AI技术具备极高敏锐度,能将大模型(LLM)深度融合到复杂业务系统中(如RAG检索增强生成、Agent工作流调度)
  • 高效的AI协同与工程调度: 极度热衷于AI辅助编程,熟练运用Claude/Windsurf等智能编程工具进行”人机协同”开发。既能借助AI大幅提升研发效率,又能跳出工具,把控全局业务逻辑与数据流向
  • 极强的技术攻坚与钻研韧性: 学习能力强,不满足于”跑通即可”,遇到系统瓶颈具备”死磕到底”的极客精神。习惯通过阅读源码和探究底层逻辑来彻底消化技术难点