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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是国内领先的社交娱乐与内容平台公司，团队规模约XXX人，旗下拥有直播、短视频、在线社区等多款核心产品，月活跃用户超过XXX亿，日均处理请求量达百亿级别，与多家顶级内容机构及硬件厂商深度合作，致力于通过技术创新提升用户体验与平台商业价值。
工作概述：
1.策略规划：基于公司产品矩阵与长期技术规划，制定年度性能工程战略，明确重点投入方向（如用户体验优化、云原生迁移、成本效率）；将业务目标（如用户留存、收入增长）转化为可测量的性能目标（如页面加载时间、接口成功率）；建立性能治理委员会，推动跨部门对齐与资源协调，确保性能工作与商业目标强关联，战略规划落地执行率达到XXX%。
2.体系构建：从零一构建覆盖公司所有核心业务线的性能工程体系，包括性能需求规范、测试与监控标准、容量管理模型及应急预案；设计并推广性能成熟度模型，用于评估各业务线的性能健康度；通过体系化建设，将性能风险管控从被动响应转变为主动预防，全公司范围内因性能问题导致的线上事故数下降XXX%。
3.技术架构：主导设计并搭建了公司级的全链路压测平台与智能性能分析平台，实现对复杂分布式系统的端到端性能可观测；推动平台与CI/CD流水线深度集成，实现关键服务的自动化性能卡点；平台支持万级并发节点管理，压测场景编排效率提升XXX%，性能问题平均定位时间缩短XXX%。
4.深度治理：针对历史遗留系统与核心链路的性能债务，发起并主导深度性能治理专项；通过代码级剖析、架构重构（如数据库拆分、缓存策略重构、异步化改造）等组合手段，系统性解决长期存在的性能瓶颈；建立性能优化效果量化评估与持续追踪机制，确保治理成果长期有效，核心服务P99延迟累计降低XXX%。
5.容量与成本：建立基于业务预测与机器学习的精细化容量规划与成本优化模型；通过混沌工程验证系统的容错与自愈能力，指导制定精准的弹性伸缩策略；主导多次重大架构降本专项（如混部、算力调度优化），在业务规模增长XXX%的情况下，年度基础设施成本增幅控制在X%以内，资源整体利用率提升至XXX%。
6.团队建设：负责性能测试与工程团队（约XXX人）的管理与能力建设，制定团队技术发展规划与人才梯队建设方案；引入前沿技术（如eBPF、持续 profiling）并推动落地，提升团队技术影响力；通过建立导师制、技术沙龙、外部交流等机制，培养出X名技术骨干与X名团队负责人，团队技术氛围与攻坚能力获得广泛认可。
7.赋能与协作：作为公司级性能领域专家，深度参与重大技术决策评审（如技术选型、架构设计），提供性能视角的专业意见；建立与运维、SRE、中间件团队的常态化协作机制，共同构建稳定性保障体系；通过培训、布道、最佳实践沉淀等方式，将性能工程能力赋能给XXX+名研发同学，推动公司整体性能水位提升。
工作业绩：
1.构建的完整性能工程体系与平台能力，支撑了公司从百万到亿级日活用户的业务高速增长期，核心服务可用性连续X年达到XXX%。
2.主导的多次系统性性能治理专项，累计优化核心链路响应时间XXX%，直接贡献于用户次日留存率提升X个百分点。
3.通过容量精细化管理与架构优化，在业务规模翻X番的背景下，累计节省基础设施成本超XXX万元。
4.带领团队成功保障了X次顶级流量活动（如明星直播、春晚互动），峰值QPS超XXX万，系统零重大事故。
5.输出的多份性能设计与优化方案成为公司技术标准，培养的技术骨干已成为多个核心业务线的技术中坚力量。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心的短视频推荐系统原部署于传统IDC，面临弹性不足、资源利用率低、运维成本高等问题，决定全面迁移至云原生架构（Kubernetes + Service Mesh）。项目需在保障千亿级日请求、毫秒级响应延迟的严苛SLA下，完成平滑迁移，并借助云原生技术实现性能、弹性与成本的全面优化，支撑未来三年业务增长。
项目职责：
1.主导迁移性能保障方案：制定涵盖迁移前基准测试、双轨运行对比、流量切换验证、迁移后持续调优的全周期性能保障方案。设计混沌测试场景，验证新架构的故障自愈与降级能力。
2.设计并实施全链路压测：基于生产流量录制与回放技术，构建高仿真的全链路压测环境，模拟迁移前后极端流量场景，验证云原生架构的弹性伸缩极限与性能表现。
3.深度性能调优与瓶颈攻坚：主导迁移过程中的深度性能调优，解决容器网络性能损耗、Service Mesh Sidecar资源开销、多可用区调用延迟等新架构特有挑战。推动研发进行代码级热点优化与缓存策略重构。
4.建立容量与成本模型：建立基于云原生弹性特征的精细化容量预测与成本核算模型，设计并验证混部方案，优化资源调度策略，在保障性能的前提下最大化资源利用率。
项目业绩：
1.成功实现推荐系统平滑迁移至云原生架构，迁移期间用户无感知，核心推荐接口P99延迟稳定在X毫秒以内。
2.新架构下，系统弹性伸缩能力提升X倍，资源部署效率提升XXX%，常态化资源成本降低XXX%。
3.通过全链路压测与深度优化，系统成功抵御了多次模拟的XXX%流量突增，为业务大促活动提供了坚实保障。
4.项目沉淀的《大规模云原生系统性能保障白皮书》成为行业参考案例，并获公司年度卓越技术项目奖。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修计算机网络、操作系统、算法设计与分析、分布式系统等核心课程，具备扎实的计算机系统理论基础。参与高并发网络服务器课程设计，使用C++实现Epoll多路复用模型，完成万级并发连接压力测试，对底层系统性能有深入理解。
自我评价
培训经历
获得云原生计算基金会（CNCF）的Kubernetes管理员认证，系统掌握了云原生架构的核心原理与运维管理技能。将认证知识深度应用于公司核心业务的云原生迁移项目，主导设计了基于K8s的性能测试与监控方案，解决了容器化环境下的性能隔离与监控难题，保障了迁移的平稳与高效。
高级性能测试学术简历模板
388人使用适用人群: #性能测试 #高级[5-10年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：性能测试
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 性能测试
2024-09 - 2025-12
XXX科技是国内领先的社交娱乐与内容平台公司，团队规模约XXX人，旗下拥有直播、短视频、在线社区等多款核心产品，月活跃用户超过XXX亿，日均处理请求量达百亿级别，与多家顶级内容机构及硬件厂商深度合作，致力于通过技术创新提升用户体验与平台商业价值。
工作概述：
1.策略规划：基于公司产品矩阵与长期技术规划，制定年度性能工程战略，明确重点投入方向（如用户体验优化、云原生迁移、成本效率）；将业务目标（如用户留存、收入增长）转化为可测量的性能目标（如页面加载时间、接口成功率）；建立性能治理委员会，推动跨部门对齐与资源协调，确保性能工作与商业目标强关联，战略规划落地执行率达到XXX%。
2.体系构建：从零一构建覆盖公司所有核心业务线的性能工程体系，包括性能需求规范、测试与监控标准、容量管理模型及应急预案；设计并推广性能成熟度模型，用于评估各业务线的性能健康度；通过体系化建设，将性能风险管控从被动响应转变为主动预防，全公司范围内因性能问题导致的线上事故数下降XXX%。
3.技术架构：主导设计并搭建了公司级的全链路压测平台与智能性能分析平台，实现对复杂分布式系统的端到端性能可观测；推动平台与CI/CD流水线深度集成，实现关键服务的自动化性能卡点；平台支持万级并发节点管理，压测场景编排效率提升XXX%，性能问题平均定位时间缩短XXX%。
4.深度治理：针对历史遗留系统与核心链路的性能债务，发起并主导深度性能治理专项；通过代码级剖析、架构重构（如数据库拆分、缓存策略重构、异步化改造）等组合手段，系统性解决长期存在的性能瓶颈；建立性能优化效果量化评估与持续追踪机制，确保治理成果长期有效，核心服务P99延迟累计降低XXX%。
5.容量与成本：建立基于业务预测与机器学习的精细化容量规划与成本优化模型；通过混沌工程验证系统的容错与自愈能力，指导制定精准的弹性伸缩策略；主导多次重大架构降本专项（如混部、算力调度优化），在业务规模增长XXX%的情况下，年度基础设施成本增幅控制在X%以内，资源整体利用率提升至XXX%。
6.团队建设：负责性能测试与工程团队（约XXX人）的管理与能力建设，制定团队技术发展规划与人才梯队建设方案；引入前沿技术（如eBPF、持续 profiling）并推动落地，提升团队技术影响力；通过建立导师制、技术沙龙、外部交流等机制，培养出X名技术骨干与X名团队负责人，团队技术氛围与攻坚能力获得广泛认可。
7.赋能与协作：作为公司级性能领域专家，深度参与重大技术决策评审（如技术选型、架构设计），提供性能视角的专业意见；建立与运维、SRE、中间件团队的常态化协作机制，共同构建稳定性保障体系；通过培训、布道、最佳实践沉淀等方式，将性能工程能力赋能给XXX+名研发同学，推动公司整体性能水位提升。
工作业绩：
1.构建的完整性能工程体系与平台能力，支撑了公司从百万到亿级日活用户的业务高速增长期，核心服务可用性连续X年达到XXX%。
2.主导的多次系统性性能治理专项，累计优化核心链路响应时间XXX%，直接贡献于用户次日留存率提升X个百分点。
3.通过容量精细化管理与架构优化，在业务规模翻X番的背景下，累计节省基础设施成本超XXX万元。
4.带领团队成功保障了X次顶级流量活动（如明星直播、春晚互动），峰值QPS超XXX万，系统零重大事故。
5.输出的多份性能设计与优化方案成为公司技术标准，培养的技术骨干已成为多个核心业务线的技术中坚力量。
[项目经历]
项目名称：短视频信息流推荐系统云原生迁移与性能极致优化
担任角色：项目负责人
公司核心的短视频推荐系统原部署于传统IDC，面临弹性不足、资源利用率低、运维成本高等问题，决定全面迁移至云原生架构（Kubernetes + Service Mesh）。项目需在保障千亿级日请求、毫秒级响应延迟的严苛SLA下，完成平滑迁移，并借助云原生技术实现性能、弹性与成本的全面优化，支撑未来三年业务增长。
项目业绩：
1.成功实现推荐系统平滑迁移至云原生架构，迁移期间用户无感知，核心推荐接口P99延迟稳定在X毫秒以内。
2.新架构下，系统弹性伸缩能力提升X倍，资源部署效率提升XXX%，常态化资源成本降低XXX%。
3.通过全链路压测与深度优化，系统成功抵御了多次模拟的XXX%流量突增，为业务大促活动提供了坚实保障。
4.项目沉淀的《大规模云原生系统性能保障白皮书》成为行业参考案例，并获公司年度卓越技术项目奖。
[教育背景]
南京理工大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修计算机网络、操作系统、算法设计与分析、分布式系统等核心课程，具备扎实的计算机系统理论基础。参与高并发网络服务器课程设计，使用C++实现Epoll多路复用模型，完成万级并发连接压力测试，对底层系统性能有深入理解。