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精通Java、Scala、Python语言，熟悉分布式计算框架（Hadoop、Spark）及流处理引擎（Storm、Flink）。掌握Java面向对象编程思想，精通常用算法、数据结构及设计模式。熟悉机器学习算法（PCA、KNN、决策树、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯）。具备Spring Boot、Dubbo微服务架构开发经验，熟悉PostgreSQL数据库。精通Linux系统运维、Git版本控制、Maven构建工具、Docker容器化部署及Nginx反向代理技术。

主要负责工业物联网平台开发与维护，主导冷库PHM监控系统、故障诊断平台、报警推送系统及车联网大数据平台建设。设计并实现基于Spring Boot的分布式监控系统，采用Flink进行实时数据处理，Kafka实现高吞吐量数据采集。开发故障诊断树引擎，通过时间序列分析实现设备异常预警。构建车联网数据处理平台，完成设备数据存储、驾驶行为分析及异常检测功能开发。优化数据采集系统，采用Dubbo微服务架构实现测点数据实时更新，提升系统扩展性与稳定性。

1. 冷库PHM监控平台：基于Spring Boot开发工业物联网监控系统，实现温度、湿度、门状态等20+参数实时采集与视频监控。采用Flink进行流数据处理，Kafka实现数据缓冲，Redis存储实时状态。开发能耗分析模块，通过时间序列分析实现单库能耗占比及多库能效对比。2. 故障诊断系统：构建基于决策树的故障诊断引擎，实现设备异常状态实时识别。开发趋势分析模块，采用滑动窗口算法进行数据异常检测，准确率提升至92%。3. 报警推送系统：设计基于规则引擎的报警推送架构，通过RabbitMQ实现报警消息异步推送，支持多级报警策略配置。4. 车联网大数据平台：开发数据采集系统，实现部标平台设备数据接入与存储。构建驾驶行为分析模型，完成超速点报警、can数据统计等10+业务功能开发。5. 数据采集系统：采用Quartz实现定时数据采集，通过Dubbo微服务架构实现测点数据实时更新，日均处理数据量达500万条。