🧑‍💻赵勇臻

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出生年月：2002.3.22 | 籍贯：甘肃庆阳

教育背景

南京大学 - 硕士 - 软件工程专业（2024.09-2026.07）（推免）

南京大学 - 本科 - 软件工程专业（2020.09-2024.07）

专业技能

• 基础知识：熟悉计算机网络、操作系统和编译原理等方面基础知识。
• 编程语言：熟悉 Java， Python 以及 C++。
• 后端框架：熟悉 SpringBoot。也能快速上手其他 Web 框架。
• 技术分享：在博客 https://rzyn2020.github.io/ 中进行一些技术分享。
• 语言能力：英语（CET6），能熟练阅读英文文档和书籍，观看英文技术视频。

实习经历

腾讯 - CSIG - TRTC - 音视频 sdk（2025.06 - ）

腾讯实时音视频（Tencent Real-Time Communication，简称 TRTC） 是腾讯云提供的一款核心的实时音视频通信 PaaS 产品。我主要负责音视频 sdk 开发。

网易 - 伏羲 - 后端系统开发 -（2023.06 - 2023.09）

AOP（Agent-Oriented-Programming，面向智能体编程）是网易伏羲设计的一套全新的编程范式，用户可以通过该框架调用智能体服务。我主要负责项目自用序列化框架 DDL 模块的开发，并采用测试驱动开发（TDD）和类型驱动开发等技术，确保了代码的高质量和可维护性。主要工作如下：

• 功能开发：扩展 DDL 模块的功能，新增对多种复杂数据类型的支持同时，为项目引入 type hints， 结合 mypy 进行静态类型检查，有效提升了代码的可读性、可维护性和类型安全性，减少了运行时错误的发生概率。
• 性能分析：开发性能分析脚本，利用火焰图进行性能分析，定位了关键性能瓶颈。
• 完善测试：基于 Property-Based Random Testing 思想，完善了 DDL 模块的测试，将覆盖率提升至 90%。
• 性能优化： 采用了多种优化方法提升了 DDL 的性能。在优化之前 DDL 序列化平均耗时在 protobuf 的50倍左右，优化后在大部分典型场景下性能与原生 protobuf 相差在2倍以内，部分场景为 protobuf 的四分之一不到。

项目经历

求是社区 -（2025.04 - 2025.07）

实现了一个面向哲学与社会学爱好者的前后端分离社区平台，引入 AI 虚拟哲学家参与深度讨论。我负责项目的技术选型与整体框架搭建，并采用 ADD (Architecture Driven Design) 和 DDD (Domain-Driven Design) 方法进行架构设计与功能实现。

技术栈：Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Docker

核心技术：

• 利用 RabbitMQ 将用户评论、点赞、收藏及系统消息进行异步解耦，有效提升系统并发处理能力。
• 通过 Redis ZSET 实现了用户活跃度实时排行，并采用先写 MySQL，再删除 Redis 缓存的策略，在高并发场景下有效保证了缓存一致性。
• 为满足社区在高并发场景下业务 ID 的唯一性与可追溯性，设计并实现了一套基于雪花算法的分布式 ID 生成方案，显著降低了 ID 生成延迟。
• 结合 RAG 和 Agent 技术，引入了 AI 虚拟哲学家，使其能理解并参与用户的哲学讨论，极大丰富了社区互动体验。

Transformer-LLM -（2025.03 - 2025.04）

• 实现了一个基于 Transformer 架构的大语言模型，并在此基础上进行性能优化以及微调，对齐工作。
• 深入研究并实践了 LLM 的性能剖析（Profiling） 以及性能优化技术。
• 通过该项目，掌握了 LLM 从模型设计、训练、优化到部署的端到端流程和关键技术。

SysY-RISCV 编译器 -（2024.07 - 2024.09）

• 使用 C++17 完成了一个高性能编译器，其生成的代码性能表现达到 GCC O2 水准。
• 基于 SSA IR 实现了多种编译器优化技术，如死代码消除、常量折叠、循环优化，寄存器分配，显著提升了目标代码执行效率。
• 负责编译器后端开发并担任组长，锻炼了团队协作和领导能力，加深了对编程语言的认识。

miniOS 操作系统 -（2022.03 - 2022.06）

• 使用C语言实现了一个支持多处理器的操作系统。
• 在实现内存分配器的过程中，分别实现了基于链表的，基于红黑树的，和基于 slab 的内存分配器，深刻理解了不同内存管理策略的性能权衡，并将其融入到“Fast Path，Slow Path”相结合的系统设计原则中。
• 在实现内核多线程的过程中，深入理解了并发编程的基本理论，认识到在并发编程中“防御式编程”的重要性。