
常驻洛杉矶的全栈工程师,擅长 Java、Spring Boot 与可扩展 Web 应用。在 Global Data Tek 期间构建核心后端与微服务模块,系统性能提升约 40%;曾在 One Community Global 带领 10 人团队开发作品集生成工具,使用户获得工作机会的比例提升约 60%。热爱整洁代码、稳健架构与有影响力的用户体验。
计算机科学硕士,方向为 Web 开发,以 Java 为主修语言,熟练使用 React 与 Spring Boot。研究方向为视觉–语言预训练(VLP),发表论文《Rate Pets’ Images and Find Their Pawpularity》。
计算机科学学士,侧重算法与数据结构,以 Java 为主语言。研究自然语言处理(NLP),发表论文《BIAS in NLP》,分析 NLP 模型中的偏差。
• 使用 Java、Spring Boot、Spring MVC、JPA 构建企业级应用,设计可扩展系统通信的 RESTful 微服务。
• 在 敏捷 Scrum 流程中端到端负责核心模块(登录、注册、工时、成员搜索),性能提升约 40%,并改善用户体验。
• 搭建分层后端架构(Controller、Service、Repository),通过 JPA 优化数据库访问,查询延迟降低约 35%。
• 搭建 单元与集成测试流水线,修复关键缺陷并提升发布可靠性。
• 带领 10 人团队 开发基于 Java/JavaScript 的作品集生成工具,使用户获得面试/工作的效率提升约 60%。
• 使用 Spring MVC 强化关注点分离,提高后端可维护性与模块化程度。
• 使用 React 与 Mantine 构建 实时群聊,提升团队沟通效率。
• 引入 Async/Await 模式梳理异步前端流程,提升响应体验。
• 使用 TypeScript、React、MUI、Redux 搭建互动式 聊天功能,用户参与度提升约 30%。
• 通过 Socket.IO 集成 实时通信,并以 Redux-Saga 管理副作用,提供顺滑体验。
• 设计 模块化 UI 组件(如聊天抽屉)以提升可访问性与界面清晰度。
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