🧑‍💻趙勇臻

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生年月日：2002年3月22日 | 出身地：中国甘粛省慶陽市

学歴

南京大学 - 修士 - ソフトウェア工学専攻（2024年9月 - 2026年7月）（推薦入学）

南京大学 - 学士 - ソフトウェア工学専攻（2020年9月 - 2024年7月）

専門スキル

• 基礎知識：コンピューターネットワーク、オペレーティングシステム、コンパイラ原理などの基礎知識に精通。
• プログラミング言語：Java、Python、C++に精通。
• バックエンドフレームワーク：SpringBootに精通。その他のWebフレームワークも迅速に習得可能。
• 技術共有：ブログ https://rzyn2020.github.io/ にて技術情報を共有。
• 語学力：英語（CET6）。英語のドキュメントや書籍を熟読し、英語の技術動画を視聴可能。

インターンシップ経験

テンセント (Tencent) - CSIG - TRTC - 音声・動画SDK（2025年6月 - 現在）

テンセントリアルタイムコミュニケーション（Tencent Real-Time Communication、略称TRTC）は、テンセントクラウドが提供する中核的なリアルタイム音声・動画通信PaaS製品です。私は主に音声・動画SDKの開発を担当しています。

ネットイース (NetEase) - 伏羲 (Fuxi) - バックエンドシステム開発（2023年6月 - 2023年9月）

AOP（Agent-Oriented-Programming、エージェント指向プログラミング）は、ネットイース伏羲が設計した全く新しいプログラミングパラダイムであり、ユーザーはこのフレームワークを通じてエージェントサービスを呼び出すことができます。私は主にプロジェクト内で使用されるシリアライゼーションフレームワークDDLモジュールの開発を担当し、テスト駆動開発（TDD）や型駆動開発などの技術を採用して、コードの高品質と保守性を確保しました。主な業務内容は以下の通りです。

• 機能開発：DDLモジュールの機能を拡張し、様々な複雑なデータ型への対応を追加しました。同時に、プロジェクトに型ヒントを導入し、mypyと連携して静的型チェックを行うことで、コードの可読性、保守性、型安全性を効果的に向上させ、実行時エラーの発生確率を低減しました。
• 性能分析：性能分析スクリプトを開発し、フレームグラフを利用して性能分析を行い、主要な性能ボトルネックを特定しました。
• テスト改善：Property-Based Random Testingの思想に基づき、DDLモジュールのテストを改善し、カバレッジを90%に向上させました。
• 性能最適化：様々な最適化手法を採用してDDLの性能を向上させました。最適化前はDDLのシリアライゼーションの平均処理時間はprotobufの約50倍でしたが、最適化後はほとんどの典型的なシナリオでネイティブprotobufと2倍以内の差となり、一部のシナリオではprotobufの4分の1以下となりました。

プロジェクト経験

求是コミュニティ（2025年4月 - 2025年7月）

哲学・社会学愛好家向けのフロントエンド・バックエンド分離型コミュニティプラットフォームを実装し、深層議論に参加するAIバーチャル哲学者を導入しました。私はプロジェクトの技術選定と全体フレームワークの構築を担当し、ADD (Architecture Driven Design) と DDD (Domain-Driven Design) 手法を用いてアーキテクチャ設計と機能実装を行いました。

技術スタック：Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Docker

コア技術：

• RabbitMQを活用してユーザーコメント、いいね、お気に入り、システムメッセージを非同期的に分離し、システムの並行処理能力を効果的に向上させました。
• Redis ZSETを通じてユーザーアクティビティのリアルタイムランキングを実装し、「MySQLにまず書き込み、その後Redisキャッシュを削除する」戦略を採用することで、高並行シナリオにおけるキャッシュの一貫性を効果的に保証しました。
• コミュニティの高並行シナリオにおけるビジネスIDの一意性と追跡可能性を満たすため、Snowflakeアルゴリズムに基づいた分散ID生成スキームを設計・実装し、ID生成の遅延を大幅に削減しました。
• RAGとAgent技術を組み合わせ、AIバーチャル哲学者を導入しました。これにより、AIがユーザーの哲学的な議論を理解し参加できるようになり、コミュニティのインタラクション体験が大幅に豊かになりました。

Transformer-LLM（2024年3月 - 2025年4月）

• Transformerアーキテクチャに基づいた大規模言語モデルを実装し、その上で性能最適化、ファインチューニング、アライメント作業を行いました。
• LLMのプロファイリングと性能最適化技術について深く研究し、実践しました。
• このプロジェクトを通じて、モデル設計、トレーニング、最適化からデプロイメントまでのLLMのエンドツーエンドのプロセスと主要技術を習得しました。

SysY-RISCV コンパイラ（2024年7月 - 2024年9月）

• C++17を使用して高性能コンパイラを完成させ、生成されたコードの性能はGCC O2レベルに達しました。
• SSA IRに基づき、デッドコード削除、定数畳み込み、ループ最適化、レジスタ割り当てなど、様々なコンパイラ最適化技術を実装し、ターゲットコードの実行効率を大幅に向上させました。
• コンパイラのバックエンド開発を担当し、チームリーダーを務め、チームワークとリーダーシップ能力を養い、プログラミング言語への理解を深めました。

miniOS オペレーティングシステム（2022年3月 - 2022年6月）

• C言語を使用してマルチプロセッサ対応のオペレーティングシステムを実装しました。
• メモリ管理の実装過程で、リンクリスト、赤黒木、スラブに基づいたメモリ管理をそれぞれ実装し、異なるメモリ管理戦略の性能トレードオフを深く理解し、「Fast Path, Slow Path」を組み合わせたシステム設計原則に組み込みました。
• カーネルマルチスレッドの実装過程で、並行プログラミングの基本的な理論を深く理解し、並行プログラミングにおける「防御的プログラミング」の重要性を認識しました。