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陆明哲
用系统化的思维解决问题,用温度化的方式交付成果,这是我的工作准则。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
性能测试工程师
西安
薪资面谈
三个月内到岗
工作经历
2022.11 - 2024.07
小楷环球在线有限公司
性能工程团队负责人
  • 架构高并发视频直播平台性能保障体系,设计千万级实时弹幕压测方案,通过WebSocket多机集群压测发现消息广播延迟峰值,优化后支持百万用户同时在线互动。
  • 建立性能基线管理体系,对核心接口响应时间、资源利用率等10+指标进行常态化监控,SLA从99.5%提升至99.99%。
  • 攻克CDN动态加速性能评测难题,设计边缘节点-源站多层压测策略,缓存命中率提升至95%。
  • 主导性能工具链研发,实现压测数据自动构造与异常注入,覆盖30+故障场景。
2020.09 - 2022.10
小楷环球在线有限公司
高级性能测试工程师
  • 负责公司Hadoop+Spark大数据平台的性能测试,评估数据读写与计算任务瓶颈,通过调整数据分片与内存分配,作业执行效率提升40%。
  • 开发定制化压测插件支持Kafka、Flink等组件性能评测,填补团队技术空白。
  • 构建资源成本模型,通过性能数据推导最优服务器配置,年度基础设施成本降低25%。
  • 撰写性能优化标准文档,被公司评为年度最佳技术实践。
项目经验
2022.03 - 2023.08
星途互娱(专注游戏+社交融合场景的互联网平台)
测试开发工程师(负责社交业务线质量体系搭建与性能攻坚)

星途社交APP全链路质量保障体系搭建及性能瓶颈突破项目

  • 项目背景:星途社交APP上线“兴趣社群+万人实时互动”核心功能,涉及iOS/Android/Web三端协同、高并发消息推送与状态同步场景。此前质量保障依赖碎片化的单端测试与人工回归,缺乏全链路覆盖能力,曾因数据不一致、性能瓶颈导致上线延期。我的目标是主导搭建适配多端高并发场景的全链路质量体系,确保新功能上线零重大故障,核心性能指标达标。
  • 解决的关键难题:1)多端数据一致性难追踪——用户在Web端发送的社群消息常延迟显示在移动端,缺乏端到端的数据链路监控;2)实时互动场景性能瓶颈——万人直播间消息推送延迟高达800ms,超出用户可接受阈值;3)自动化回归效率低——核心流程需人工逐端验证,单次回归耗时4小时以上。
  • 核心行动与创新:1)设计“全链路数据追踪方案”,基于OpenTelemetry实现前端埋点、后端接口、数据库操作的链路打通,通过TraceID关联多端数据,精准定位“消息队列分发延迟”问题根源;2)针对实时互动场景,采用JMeter+Gatling构建“混合压力场景”(同时模拟10万用户在线、1万条/秒消息推送),结合Linux火焰图分析CPU热点,优化Kafka消息消费线程池参数与Redis缓存策略,将单节点消息吞吐量从1.2万条/秒提升至2.5万条/秒;3)主导开发“端到端自动化测试平台”,集成Appium、Selenium与自研的“多端数据比对引擎”,自动验证Web/APP端消息同步结果,覆盖80%核心流程,回归时间缩短至1.5小时内。
  • 项目成果与影响:1)新功能上线零重大故障,用户关于“消息延迟”“数据不同步”的投诉率下降75%;2)直播间消息延迟稳定在200ms以内,满足实时互动体验要求;3)自动化平台复用率达90%,节省测试人力30%/迭代周期;4)输出的《全链路质量保障手册》被纳入公司质量标准库,推广至后续游戏社交产品线。
2020.07 - 2022.02
云迹科技(聚焦企业级AI客服与智能交互的技术服务商)
测试开发工程师(负责AI客服系统自动化测试与风险防控)

企业级AI客服系统自动化测试框架迭代及风险防控项目

  • 项目背景:云迹科技的AI客服系统需支持金融、政务等行业定制化需求,此前自动化框架仅覆盖基础功能测试,缺乏性能压测与安全合规检测能力,导致定制版本上线后频繁出现“响应超时”“数据泄露”等问题。我的目标是迭代自动化框架,整合性能与安全测试能力,降低定制化产品的上线风险。
  • 解决的关键难题:1)行业定制化导致脚本复用率低——金融行业需验证“敏感词过滤”,政务行业需支持“多部门工单流转”,通用脚本无法适配;2)性能测试缺乏AI场景针对性——未定义“单轮对话响应时间”“并发用户数”等核心指标,无法评估模型推理性能;3)安全测试覆盖不全——未检测数据传输加密(TLS 1.2+)与权限管理(角色级访问控制)的有效性。
  • 核心行动与创新:1)设计“模块化脚本架构”,将通用功能(登录、消息发送)封装为可配置组件,定制业务通过YAML文件组合(如金融行业勾选“敏感词库”参数),脚本复用率从40%提升至70%;2)引入Locust构建AI模型性能测试场景,定义“单轮对话响应≤500ms”“并发用户数≥1万”等指标,通过压测发现模型推理线程阻塞问题,优化TensorRT加速策略,将响应时间缩短30%;3)整合OWASP ZAP与Burp Suite,开发“数据安全校验工具”,自动检测API接口是否强制使用TLS 1.2、用户数据是否加密存储,累计发现并修复5个高危安全漏洞(如“未授权访问工单详情”)。
  • 项目成果与影响:1)定制版本上线故障数下降60%,客户满意度从82分提升至91分;2)AI客服响应时间达标率从70%提升至95%,支撑了金融行业头部客户的落地;3)安全漏洞数量减少80%,通过ISO 27001信息安全认证;4)框架被评为公司“年度最佳测试工具”,推广至智能语音交互、RPA等其他AI产品线。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 软件评测师
  • 2022年度公司项目攻坚奖
  • 2023年部门性能测试优化突出贡献奖
自我评价
  • 聚焦互联网业务场景,擅长从用户链路到服务端架构全维度性能拆解,以“预防式测试”替代被动验证,帮团队提前规避高并发稳定性风险。
  • 用结构化思维定位瓶颈,不依赖工具堆砌,通过请求追踪与资源关联分析,快速锁定应用或基础设施卡点。
  • 主动协同产品、研发对齐性能指标,将吞吐量、响应时间转化为可落地策略,推动问题从发现到优化闭环。
  • 持续跟进云原生、微服务性能测试新方法,如Service Mesh调用评估,确保测试能力匹配技术迭代。
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  • 个人名称
  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
  • 校园经历
  • 教育背景
  • 兴趣爱好
  • 技能特长
  • 语言能力
  • 自我评价
  • 报考信息
  • 简历封面
  • 自荐信
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