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李明景

求职意向:Java后端开发实习生 / AI应用开发实习生(随时到岗 | 每周5天 | 可连续实习6个月)
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教育背景#

郑州西亚斯学院  软件工程  本科  2023.09 - 2027.07

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 10% | 证书:CET-4、软件设计师(软考中级) | 奖项:计算机挑战杯(Java)省级三等奖、校三好学生

专业技能#

  • JAVA: 扎实的Java基础,熟练掌握OOP、集合框架、泛型与反射;了解JUC并发编程(线程池、锁机制、ThreadLocal),了解JVM内存模型与常见GC算法
  • 常用框架: 熟悉 Spring Boot / Spring MVC 常用注解与配置,了解 IoC / AOP 原理;熟练使用 MyBatis 完成 CRUD、动态 SQL、关联查询、分页与乐观锁
  • 数据库: 熟悉 MySQL 索引、事务隔离级别与 SQL 调优;了解 InnoDB B+树索引与 MVCC 机制,了解 MongoDB 文档型数据库的基本使用
  • 中间件: 熟悉 Redis 常用数据结构、持久化策略,了解缓存雪崩、穿透、击穿等问题及解决方案;熟悉 RabbitMQ 的使用方法
  • AI 应用开发: 了解 LangChain4j 框架,能基于其完成对话记忆持久化、工具调用(Function Calling)、RAG 知识库检索等 AI Agent 能力开发;了解 ChromaDB 等向量数据库与 Embedding 检索流程
  • 常用工具: 熟练使用 Git、Maven、Linux 常用命令;注重代码规范,提交前自查边界条件与异常分支

项目经历#

健身打卡社区  2026.02 - 2026.06#

后端开发  SpringBoot · MyBatis-Plus · MySQL · Redis · RabbitMQ · Redisson · Docker · Nginx

  • 针对都市青年健身”坚持难、激励弱、社交弱”三大痛点,平台以”运动打卡 + 私教约课 + 好友排行”为核心闭环,帮助用户养成规律运动习惯,推动健身从”孤独坚持”向”社交驱动”转型
  • 高并发报名: 针对热门私教课开放报名瞬时流量激增、数据库面临高并发写入与名额超额风险的问题,采用 Redis Lua 脚本原子预扣报名名额 + RabbitMQ 异步消息队列削峰填谷 + Redisson 分布式锁保障一人一号的方案,替代传统同步阻塞报名模式,提升系统并发处理能力并保证报名名额零超卖
  • 缓存防护: 针对健身房与课程详情页 QPS 高、用户对页面加载速度敏感、易遭受恶意穿透请求的问题,采用 Redis 缓存课程详情并设计缓存击穿(逻辑过期 + 异步重建)、缓存穿透(空值缓存)、缓存雪崩(随机过期时间)三重防护方案,替代直接查询数据库的方式,有效降低接口响应时延并拦截大部分恶意穿透请求
  • 排行榜与动态: 针对用户健身坚持难、缺乏激励与社交竞争机制的问题,采用 Redis SortedSet 维护好友健身时长排行榜(按日/周/月分区存储)+ 好友运动记录滚动分页拉取的方案,完成健身排行榜与好友动态功能,替代传统定时任务聚合 MySQL 统计方式,提升排行榜刷新实时性并降低数据库聚合查询压力

Atelier Agent · 基于 LangChain4j 的个人助手 Agent  2026.05 - 2026.07#

后端开发(AI 应用)  LangChain4j · SpringBoot · DeepSeek · MongoDB · ChromaDB · Apache Tika · Vue3

  • 该项目基于 LangChain4j 实现一个带记忆与知识库的个人助手 Agent,覆盖多轮对话记忆、跨会话用户偏好记忆、工具调用、知识库检索与流式对话等能力,解决普通 AI 每开新会话就失忆的问题
  • 对话记忆持久化: 针对 LangChain4j 默认聊天记忆只存内存、重启就丢失的问题,实现 ChatMemoryStore 接口将对话消息持久化到 MongoDB;通过 @Tool 暴露记忆工具让模型主动记住用户身份与偏好并注入系统提示词,实现开新会话仍能想起用户信息
  • 工具调用: 针对 Agent 需要联网搜索、发邮件、操作 GitHub 等需求,用 @Tool 注解封装 6 类工具供模型按需调用;排查并修复 DeepSeek 流式响应下工具调用偶发失效问题(手动配置 @Bean 关闭 ID 累加),保障工具稳定触发
  • RAG 知识库: 针对用户希望 AI 基于上传文档回答的需求,用 Apache Tika 解析 Markdown / PDF / Word,分块向量化存入 ChromaDB,对话时按相似度召回片段注入上下文;用元数据过滤按用户隔离知识库,避免数据串线
  • 流式对话与异常处理: 针对整段回复等待体验差的问题,采用 SSE 流式逐字推送;针对客户端中途断开导致回复中断的问题,转为后台静默继续生成,保证对话记忆完整落库

自我评价#

  • 技术能力: 能独立完成 Java 后端业务模块从库表设计、接口开发到部署上线的完整链路,熟悉 Spring Boot、MyBatis-Plus、Redis、消息队列等组件在常规业务场景的应用方式
  • 工程与学习: 注重代码规范与 Git 协作,能借助 AI 工具辅助排查 Bug 与生成单元测试;持有软件设计师(中级)证书