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辛必果

系统 / 基础设施工程师
邮箱:xwhxbg@gmail.com
GitHub:https://github.com/FrontMage
所在地:中国 年龄:34


个人简介

9 年以上工程经验,长期专注于 Rust、Golang、分布式系统、网络栈与运行时调试。主导和参与过 VPN、透明代理、边缘计算、高并发后端等系统的设计、实现与稳定性优化,覆盖性能调优、发布安全、问题排查与生产运维闭环。向 FEX 和 box64 上游贡献过兼容性与指令语义修复,也参与过 Wine + FEX 场景下可执行内存追踪问题的定位。与此同时,具备 AI 辅助研发工作流设计能力,并有 NLP 基本原理、常见模型、RAG、LangChain 编排与 Agent 工程实践背景,能够围绕长期指令、可复用 skills、MCP 工具接入与验证驱动执行,构建可重复、可调试的工程流程。最擅长的方向是底层问题定位、兼容性修复,以及把复杂系统做得更稳定、更可观测。


开源贡献(FEX / box64)

  • FEX PR #5289:修复 x87 FCOM/FCOMP st(i) 解码与分发表尺寸问题,消除 32-bit guest 在 Wine + FEX(ARM64)路径中的 SIGILL 与错误分发问题。
    FEX-Emu/FEX#5289
  • box64 PR #3513:修复 BOX32 中 ARPL(0x63)在解释器与 ARM64 dynarec 中的语义实现,补充回归测试,并推动真实兼容性问题关闭。
    ptitSeb/box64#3513
  • FEX issue #5328 排查:通过复现链路与日志分析,将问题收敛到 MEM_MAPPED + PAGE_EXECUTE_READ 场景下的可执行内存追踪缺口,协助定位 Windows 兼容路径中的高影响 NoExec / C0000005 循环问题。
    FEX-Emu/FEX#5328

工作经历

北京群计(Crowd Computed)
软件工程师|2025 年 12 月 1 日 - 至今

  • 负责 AI 算力系统中的容器编排、任务分发与结果回收链路设计与实现。
  • 基于 Docker 与 k3s 搭建算力编排体系,支撑计算节点调度、任务投递、执行隔离与结果回传。
  • 设计并实现任务分发系统,覆盖任务生命周期管理、节点分配、执行状态跟踪与失败重试。
  • 持续优化算力资源利用率、任务调度稳定性与系统可观测性,服务 AI 计算场景的实际交付。

Deeper Network
软件工程师 / 技术主管|2021 年 10 月 - 至今

  • 负责网络与平台相关系统的设计和交付,覆盖透明代理、VPN 客户端、边缘计算平台与高并发后端服务。
  • 构建 iOS、Android、Windows、macOS、Linux 多平台 VPN 与流量转发系统,涉及 gVisor 流量接管、NAT 穿透、隧道 DNS 与基于规则的转发机制。
  • 设计并实现透明 HTTP/HTTPS 代理基础设施,支持 TLS 解密、流量修改、内容过滤与内嵌 JavaScript 规则执行。
  • 使用 Rust 构建分布式边缘计算平台,完成基于 EVM 的调度、任务分发、节点管理与 Docker 化执行。
  • 通过 profiling、benchmark、零停机发布与灰度策略,提升高并发 HTTP/TCP 服务的发布安全性与线上稳定性。
  • 构建内部 RAG 知识问答系统,实现文档导入、向量检索与 LLM 辅助问答,服务支持与运维场景。

武汉辰舞科技
CTO|2020 年 8 月 - 2021 年 6 月

  • 基于 Rust、Tokio 与 tox 构建分布式通信运行时,实现点对点与隐蔽传输链路,以及 codec、frame、session、router 等基础层。
  • 实现通过音频通道传输 JSON / 二进制数据,并完成海思芯片相关驱动适配,支持低功耗长连接蓝牙通信。
  • 对 FFT / IFFT 信号处理与水印链路做性能优化,覆盖 Armv8 SIMD 与 NVIDIA CUDA 两类执行平台。

武汉大学大数据研究院
软件工程师|2018 年 8 月 - 2020 年 8 月

  • 构建 MySQL 到 RDF 再到图数据库(如 Neo4j)的数据处理链路。
  • 基于 SPARQL 实现图查询与图分析接口,支持入度、出度、密度、距离、环等图属性计算。
  • 在研究院阶段系统学习并研究 NLP 基本原理与常见模型,覆盖文本表示、分类、序列建模与 Transformer 等核心方法,为后续 RAG、LLM 与 Agent 工作流实践打下基础。
  • 使用 D3.js 与 ECharts 交付图可视化页面,服务研究与业务查询场景。

悦然心动
后端工程师|2017 年 8 月 - 2018 年 4 月

  • 使用 Node.js 与 Golang 开发后端服务,处理复杂异步流程,并与 Python 服务协作。
  • 基于 Gin、GORM、PostgreSQL 与 PostGIS 构建社交应用后端,并通过 Jenkins 与 AWS 基础设施支撑交付。

航班管家
前端工程师|2016 年 5 月 - 2017 年 7 月

  • 基于 Mithril 构建单页应用,负责路由、状态管理、会话恢复与复杂交互组件。
  • 维护 GitLab 与 GitLab CI,承担升级、迁移与生产问题排查。
  • 使用 Express / Node.js 实现服务端渲染与 API 网关,覆盖打包、缓存、请求追踪与动态 TypeScript 编译。

精选技能

AI 工作流
擅长设计面向 agent 的研发工作流,包括明确任务上下文、沉淀长期指令、封装可复用 skills、接入 MCP 工具链,以及基于验证的执行闭环。具备任务拆解、多步骤执行、工具调用、结果校验与回归处理经验,能够把模糊需求收敛为可重复、可调试、可持续演进的开发、运维与交付流程。

NLP / LLM
熟悉 NLP 基本原理与常见模型,包括文本表示、分类、序列建模、Transformer 架构、向量检索、RAG、LangChain 编排与基于工具调用的 Agent 工作流。

语言
Rust、Golang、Python、TypeScript、JavaScript、Erlang

系统能力
Linux、分布式系统、网络编程、VPN / 代理基础设施、Docker、Kubernetes、可观测性、性能剖析、基准测试、零停机发布

专项能力
Wine、FEX、box64、ARM64 兼容层、运行时调试、FFI、SIMD、CUDA、基于 EVM 的调度系统


精选项目

  • winlator-llm:基于 Winlator fork 打造的 LLM workflow 产品,把底层运行时调优、兼容性开关、图形栈切换和环境变量配置产品化为更易用、更可调试的用户侧系统,并通过 AI 辅助工作流降低复杂兼容性调参门槛。
  • Deeper GPT:面向内部支持场景的 RAG 知识问答系统,实现文档导入、向量检索、LLM 问答、知识库更新与支持流程辅助。
  • rock:基于 Rust 的全栈博客系统,前端使用 Rust + WASM,后端使用 actix-web
  • pm:使用 Golang 开发的进程管理工具,可作为轻量级 pm2 替代方案。
  • xinge:腾讯信鸽 Push 的 Golang 封装库,已作为可复用后端集成库在实际场景中使用。

教育经历

黑龙江大学
数学与应用数学学士|2010 年 - 2015 年

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