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宋承儒

互联网广告/Golang开发/算法

基本信息

  • 宋承儒
  • 硕士
  • 北京邮电大学
  • 2021

联系方式

  • 187XXXXXXXX
  • chengrusong626@gmail.com
  • http://chengru-song.github.io/
  • https://github.com/Chengru-Song

技能点

技术栈

  • Golang高并发编程、Python数据处理及机器学习算法、Nodejs全栈编程
  • 区块链研究

工作微信

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教育经历

  • 南洋理工大学 - 计算机科学（博士在读）2021.8 - 至今

    研究方向：基于区块链的泛化交易模型及数字孪生的工程实现。核心课程：分布式系统、凸优化、机器学习等。
    荣誉奖项：NTU Research Scholarship. 博士全额奖学金（新加坡500-600人/年）

  • 北京邮电大学 - 网络空间安全（硕士）2018.9 - 2021.6

    GPA：3.4 / 4.0；核心课程：概率论与随机过程、信息与网络安全、系统虚拟化与云计算、物联网安全、软件安全等。
    荣誉奖项：2021年北京邮电大学优秀毕业生，研究生数学建模大赛全国二等奖（前13%），第四届北京邮电大学创新创业大赛一等奖，第十届“挑战杯”全国大学生创新大赛北京市三等奖，2019年北京邮电大学优秀研究生。

  • 重庆大学       -       信息安全（本科）2014.6 - 2018.6

    GPA: 3.2 / 4.0；核心课程：数据结构与算法、计算机网络、操作系统、概率论与数理统计、信息论基础等。
    荣誉奖项：国家乙等奖学金、2015外研社杯英语演讲大赛重庆赛区一等奖

工作经历

  • 北京字节跳动科技有限公司

    后端开发工程师   工程架构部 - 麦哲伦
    从0到1参与TikTok海外电商营销中台的设计、开发与测试，营销中台主要负责判断用户下单是否命中营销活动以及命中后最优价格计算与分摊。其主要模块分为最优价格的计算与优惠分摊、营销活动的存储与管理。主要负责其中
    营销引擎最优价格计算设计与开发
    参与设计了针对组合单、主单和子单等不同维度的过滤器，根据过滤器分别判断该拍下单能够命中的所有营销活动，采用贪心算法计算最优价格，并将优惠价格按照比例分摊到各个子单和主单中。设计并开发了新人立减、满减等活动的过滤器和计算器，可支持最高8k QPS的实时价格计算。 营销数据高性能存储和管理
    营销中台需要同时向C端和B端提供营销活动查询服务并存储营销引擎相关内部数据。从0到1负责了该服务的设计与开发，使用Redis作为分布式缓存，设计了缓存和Mysql的数据更新策略。该服务可支持大促期间的营销活动查询、修改及命中判断，峰值性能超过10k QPS。 营销活动自动化管理
    电商平台初期需要运营人员创建公司维度的活动，达到用户拉新和留存的目的。从0到1搭建了营销活动创建和修改时的自动化审批工具，通过公司内部敏捷流程平台，实现了实时活动状态更新。并负责了后续的维护以及针对不同大促活动的迭代。

项目及科研成果

  • FogGrid - A P2P Energy Transaction Platform Based on BlockChain and Fog Computing

    作为项目技术负责人，从0到1实现了基于区块链的点对点可再生能源交易系统，并通过数字孪生技术构建微电网实现电力传输的测试。项目网站：https://admin.fogchain.ntu-cap.org/，https://portal.fogchain.ntu-cap.org/。
    项目内容
    主要负责该项目的功能实现，项目共包含微电网用户电力交易订单的提出，基于区块链智能合约的订单撮合，分布式后台管理系统，数字孪生技术的设计与实现等几个主要功能。
    微电网电力交易订单模块
    该模块需要为用户提供未来时间的电力产能预测和价格预测，帮助用户提出在何时，以何价，买入或者卖出何量的电能，并将用户提出订单写入区块链等待撮合。负责该模块所有后台部分开发，使用Nodejs Express后台框架和以太坊区块链网络，以Web3.js SDK向区块链写入订单内容。
    区块链双盲双重拍卖算法模块 该模块需要对写入区块链的订单完成撮合，使用了双盲双重拍卖算法，通过编写以太坊智能合约实现该功能，经过测试能够在以太坊极限性能下实现约1w条/次的交易撮合。
    分布式后台管理模块
    该模块主要为系统管理员提供微电网管理、区块链状态查询、订单管理等功能。主要负责从0到1的接口开发，使用Nodejs Express框架提供网络服务，使用MongoDB作为缓存备份订单数据。
    价格趋势预测模块
    该模块为电力消费者和生产者提供智能价格预测与推荐功能。主要负责预测算法的设计和开发，目前使用ARIMA模型根据历史价格进行预测，在置信区间95%的情况下可以达到误差不超过10%。
    科研成果
    IoT Journal: Gao, Guanyu, Chengru Song, Asela Bandara, Meng Shen, Fan Yang, Wolf Posdorfer, Dacheng Tao, and Yonggang Wen. "FogChain: a Blockchain-based Peer-to-Peer Solar Power Trading System Powered by Fog AI." IEEE Internet of Things Journal (2021). 二作

  • 网络动目标防御框架

    参与设计并开发了网络动目标防御系统，该系统的主要功能是通过不断切换提供服务的主机以及IP地址，从探测阶段阻断攻击链，以达到对系统主动防御的功能。本人负责了防御模块的开发和实现，通过应用层的代理切换实现不中断的服务体验和DDoS防御。经过实验验证，系统能够在遭受DDoS攻击的情况下，平均30秒恢复到稳定运行状态。

专业技能

编程技能：Golang高并发编程、Nodejs Express框架全栈编程、Java基础编程、Python数据分析及神经网络编写。
英语：GRE：325；托福：107