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一、核心Web开发技术栈
前后端框架
前端：精通React、Vue.js或Angular框架及生态（如Vuex/Pinia、Redux），具备复杂组件开发和性能优化能力125。
后端：至少掌握Java（Spring Boot/Spring Cloud），熟悉RESTful API设计和微服务架构
数据库与缓存
关系型数据库：熟练使用MySQL、PostgreSQL，包括索引优化、慢查询分析和分库分表策略125。
NoSQL与缓存：熟悉Redis/Memcached缓存机制，了解MongoDB等非关系型数据库的应用场景
工程化与工具链
掌握Webpack/Vite等构建工具，熟悉Git版本控制、ESLint代码规范及Jest测试框架。
二、大数据技术栈
数据处理框架
熟悉Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，能处理批量和实时数据流16。
具备Elasticsearch等搜索引擎技术的实践经验，支持高效数据检索与分析。
数据管道与中间件
掌握Kafka、RabbitMQ等消息队列，实现数据异步处理和系统解耦。
了解数据仓库设计及ETL流程，结合大模型或向量数据库（如合规数项目）优化数据查询效率
三、分布式与高并发架构
系统设计能力
熟悉微服务架构（Spring Cloud）、负载均衡（Nginx）和分布式事务解决方案（如Seata）。
具备高并发系统经验：参与过日活10万+或QPS 1000+的系统开发，能通过缓存、分库分表提升吞吐量15。
性能优化与测试
掌握压力测试工具（JMeter/Gatling），优化SQL查询、代码逻辑及缓存策略15。
四、运维与部署能力（加分项）
容器化与云原生
熟练使用Docker/Kubernetes进行容器编排，实现服务的快速部署和扩展。
了解CI/CD流程（如Jenkins、GitLab CI），支持自动化测试和发布。
基础设施管理
熟悉Linux系统运维及Nginx/Tomcat等中间件配置45。
五、新兴技术融合（加分项）
AI工具应用：熟悉提示词工程（Prompt Engineering），能结合AI辅助工具（如Cursor）提升开发效率
多模态数据处理：具备文档解析（OCR）、自然语言处理（NLP）或知识图谱项目经验者优先（如智能合同审查系统）