目前是Java 后端开发工程师，长期关注推荐系统、AI 应用落地、大数据处理与工程化实践。
目前主要聚焦于以下方向：
- Java 后端系统设计与工程实现
- 推荐系统与召回、排序、训练链路建设
- AI 应用开发、Agent 工程化与业务落地
- Spark、Kafka、MySQL 等数据处理链路实践
在项目中，我更偏好以下工作方式：
- 先厘清问题边界，再推进实现
- 强调结构合理性，而不是只追求短期可运行
- 重视可维护性、幂等性、稳定性与演进空间
- 习惯从系统整体视角看待代码、任务和数据流
当前正在持续深入的主题包括：
- AI Agent 与 Java 后端集成
- 推荐系统中的协同过滤、召回与重排
- 实时流处理与离线训练链路拆分
- 面向生产环境的数据生命周期治理
后端与架构
Java Spring Boot Spring AI MySQL Redis Kafka
数据与计算
Spark Elasticsearch PostgreSQL
工程与平台
Jenkins Grafana
前端与应用协作
Vue React TypeScript Node.js
围绕用户行为采集、偏好增量沉淀、训练矩阵构建、ALS 协同过滤训练、在线召回读取与后续重排能力，构建完整推荐链路。
基于 Java 技术栈，探索大模型接入、工具调用、业务系统集成、AI 能力工程化封装等方向。
关注模块边界、服务拆分、训练与在线职责隔离、任务调度、数据治理等工程问题，强调“能长期维护”的架构设计。
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