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精通JavaScript（ES6+）、Python全栈开发，深度掌握Django/PHP框架，熟悉Vue前端技术栈。精通Transformer模型全生命周期管理，具备Agent系统落地经验。精通Spring Cloud Alibaba微服务架构，熟悉JD-RocketMQ、JIMDB等分布式技术。擅长MCP架构设计、TCC分布式事务、Service Mesh化改造。熟悉Apache Hudi、Flink、NeuHub等大数据与AI平台，掌握NeuHub平台BERT-Medical模型优化。

深耕互联网医疗及供应链领域，主导某大型互联网企业互联网医院后端开发，基于JavaScript架构实现问诊请求处理，集成自研模型构建智能问诊系统。参与某电商企业药京采项目，优化供应链采购模块，支撑大促流量高峰。主导某智慧医疗平台数据中台建设，实现日均2000万诊疗数据处理，模型训练效率提升5倍。具备从算法研发到工程落地的完整技术链经验。

某大型互联网企业互联网医院中台系统：基于Spring Cloud Alibaba重构核心系统，采用JD-RocketMQ实现亿级消息削峰，JIMDB热数据预加载使问诊接口响应时间优化至128ms。研发Netty WebSocket网关，医患消息传输延迟<50ms，日均处理1200万会话。基于NeuHub平台BERT-Medical模型实现症状识别准确率93.5%，日均智能预问诊80.2万例。JD Chain智能合约实现电子处方流转，处方处理时效缩至60秒。

某电商企业药京采供应链智能升级：主导订单系统Service Mesh化改造，订单处理峰值提升至12000TPS。研发TCC+JDW分布式事务方案，库存扣减准确率达99.9998%。构建数字孪生系统，Transformer-XL模型使采购计划准确率提升至89%。设计智能决策引擎，年节省采购成本20.3亿元。

某智慧医疗数据中台：基于Apache Hudi实现CDC数据捕获，日均处理2000万诊疗数据，入库时效缩至15分钟。Flink特征计算引擎使模型训练效率提升5倍。Med-Transformer模型实现AUC 0.91预测性能，区域管理覆盖率提升至78%。基于言犀大模型打造智能问答系统，准确率88.7%。