2025年技術(shù)工程師年度總結(jié)(實用2篇)2025年技術(shù)工程師年度總結(jié)（一）一、年度工作全景復(fù)盤1.項目交付2025年共參與大小項目18個，其中獨立負責(zé)7個，聯(lián)合攻關(guān)11個。全年累計代碼提交4.2萬次，合并請求通過率達97.3%，平均缺陷密度0.18個/KLOC，同比2024年下降42%。①智慧物流分揀系統(tǒng)（代號Sparrow）作為技術(shù)負責(zé)人，我主導(dǎo)了基于ROS2的分布式調(diào)度架構(gòu)重構(gòu)。舊系統(tǒng)單節(jié)點QPS1.2K，CPU利用率峰值98%，重構(gòu)后QPS提升到4.8K，CPU利用率降至42%，單票分揀成本從0.18元降到0.07元。關(guān)鍵技術(shù)點：-采用DDS-Cyclone實現(xiàn)微秒級節(jié)點發(fā)現(xiàn)，將Topic數(shù)量從全局廣播改為分層訂閱，網(wǎng)絡(luò)包量下降63%。-自研“時間片+優(yōu)先級”混合調(diào)度算法，把原先FIFO造成的“頭阻塞”問題從日均37次降到0次。-引入eBPF對內(nèi)核調(diào)度延遲進行跟蹤，定位到一處nvme中斷親和性失衡，優(yōu)化后P99延遲由120ms降至18ms。②新能源電池AI質(zhì)檢平臺（代號Volta）負責(zé)視覺算法側(cè)，帶領(lǐng)3人小組在6周內(nèi)完成0→1交付。數(shù)據(jù)層面：采集電芯極片圖像120萬張，完成半自動標注；模型層面：以EfficientNetV2為骨干，引入CBAM注意力，mAP@0.5達到99.12%，漏檢率0.03%，過殺率0.8%，客戶驗收一次通過。-設(shè)計“光度-幾何”雙通道數(shù)據(jù)增強，模擬產(chǎn)線光照抖動，模型魯棒性提升19%。-利用TensorRTINT8量化+動態(tài)批處理，單卡A10推理速度從82fps提到312fps，硬件成本節(jié)省38%。2.技術(shù)債務(wù)治理全年識別技術(shù)債112項，已閉環(huán)96項，剩余16項納入2026年OKR。-統(tǒng)一日志方案：將分散在5個倉庫的4種日志框架（log4j、logback、spdlog、fmtlog）收斂到slf4j+logback，日志檢索效率提升6倍，存儲占用下降45%。-數(shù)據(jù)庫拆分：訂單庫按“用戶尾號+時間”做64庫256表拆分，讀寫QPS從8K提到42K，慢查詢下降90%。-接口治理：梳理出“幽靈接口”37個，下線后網(wǎng)關(guān)QPS下降18%，99線延遲降低22ms。3.穩(wěn)定性與SRE-全年P(guān)0故障0次，P1故障2次，MTTR11分鐘，同比縮短68%。-建立“混沌工程月”機制，累計注入故障420次，發(fā)現(xiàn)隱患57項，全部在24h內(nèi)修復(fù)。-自研“紅藍對抗”平臺，支持對K8s、MQ、DB、緩存四層同時故障演練，平臺已開源到內(nèi)部GitLab，star326。4.成本與效能-通過Spot+SavingPlan混合策略，云賬單從月均198萬降到121萬，節(jié)省38.9%。-引入FinOps儀表盤，按團隊、項目、環(huán)境三維展示成本，預(yù)算超支預(yù)警從T+30縮短到T+1。-推動“代碼評審AI助手”落地，基于CodeBERT做風(fēng)險預(yù)測，CR效率提升27%，人均每周節(jié)省3.2小時。二、個人技術(shù)成長1.新語言&運行時用Rust重寫了一條高頻路徑（訂單狀態(tài)機），內(nèi)存占用下降41%，CPU利用率下降19%，零內(nèi)存泄漏。通過Async-std+Tokio雙運行時對比，輸出《Rust異步性能調(diào)優(yōu)白皮書》38頁，被集團架構(gòu)組評為“年度優(yōu)秀技術(shù)資產(chǎn)”。2.算法深度-完成MIT6.824分布式系統(tǒng)課程，Raft實現(xiàn)通過全部單元測試，并補充了PreVote+JointConsensus優(yōu)化，代碼倉庫被同事fork92次。-在Kaggle“IcebergClassifier”比賽獲銀牌（top3%），核心思路是引入3D-CNN+Time-DistributedTransformer，單模型得分0.812，集成后0.847。3.技術(shù)影響力-內(nèi)部授課13次，覆蓋K8s、Golang、Rust、MLOps四大主題，滿意度4.96/5。-撰寫技術(shù)文章27篇，其中《eBPF在物流調(diào)度中的實戰(zhàn)》被InfoQ首頁推薦，閱讀量11萬+。-申請發(fā)明專利5項，已受理3項，實審2項，均與分布式調(diào)度、邊緣AI相關(guān)。三、組織協(xié)同與人才培養(yǎng)1.跨部門協(xié)作-與供應(yīng)鏈、財務(wù)、法務(wù)共建“成本聯(lián)防”機制，把資源申請流程從7天縮短到4小時。-作為技術(shù)代表參與客戶現(xiàn)場支持18次，客戶NPS從68提到87。2.新人培養(yǎng)-設(shè)計“3-30-90”成長路徑：3天搭好環(huán)境、30天交付第一個PR、90天獨立承擔(dān)子項目。-帶教5名應(yīng)屆生，全部在半年內(nèi)晉升P6，其中1人獲“最佳新人獎”。四、2026年規(guī)劃-技術(shù)：深耕Rust+Wasm邊緣計算，目標在邊緣網(wǎng)關(guān)將冷啟動壓縮到30ms以內(nèi)。-業(yè)務(wù)：孵化“AI+低碳”新項目，預(yù)計節(jié)省園區(qū)年耗電800萬度。-組織：打造10人“穩(wěn)定性紅隊”，全年P(guān)0故障繼續(xù)保持0次。--------------------------------------------------2025年技術(shù)工程師年度總結(jié)（二）一、核心指標速覽-負責(zé)系統(tǒng)可用性99.987%，同比提升0.12個百分點；-全年發(fā)布版本426次，平均每周8.2次，零回滾；-個人代碼量18.3萬行，刪除行9.1萬行，凈增9.2萬行，刪除率49.7%，體現(xiàn)“精簡工程”理念；-主導(dǎo)降本633萬元，其中云資源降本412萬、人力效能降本221萬。二、重點項目拆解1.實時風(fēng)控引擎（代號Hawkeye）背景：老引擎基于Storm，延遲高、無法水平擴展。方案：-采用Flink1.18+NativeKubernetes部署，checkpointing使用RocksDB增量快照，單次checkpoint耗時從45s降到7s。-自研“動態(tài)CEP”語法，把規(guī)則熱加載時間從3分鐘降到9秒，支持3000條規(guī)則并發(fā)運行。-引入BPFProfiler對Nettyepollbusy-loop進行診斷，發(fā)現(xiàn)一處自旋空轉(zhuǎn)，CPU利用率下降19%。結(jié)果：P99延遲從380ms降到42ms，雙11峰值流量1.8億事件/小時，零丟失、零誤判。2.多云CDN調(diào)度平臺（代號Skydance）挑戰(zhàn)：靜態(tài)資源在阿里云、騰訊云、AWS三朵云之間調(diào)度，回源成本居高不下。做法：-構(gòu)建“質(zhì)量-成本”雙目標模型，以95線延遲、包損、回源帶寬為約束，成本最小化為目標，用Gurobi求解器每5分鐘輸出最優(yōu)調(diào)度表。-邊緣節(jié)點容器化，基于K8s+KruiseSidecarSet實現(xiàn)鏡像預(yù)熱，擴容時間從8分鐘降到90秒。-自研“壓縮-字典”算法，對同一資源不同云廠商URL做字典合并，回源帶寬下降37%。收益：月均回源流量從4.9PB降到3.1PB，節(jié)省成本212萬元/年。3.低代碼可視化搭建平臺（代號VLab）定位：讓運營、產(chǎn)品自助搭建H5、小程序，解放前端人力。技術(shù)亮點：-設(shè)計JSON-Schema+Immutable數(shù)據(jù)流，支持時間旅行調(diào)試，回滾粒度到操作級別。-渲染引擎基于React+WebComponents雙內(nèi)核，legacy頁面無縫遷移，首屏渲染時間縮短32%。-自研“圖層語義分割”算法，對設(shè)計稿自動識別按鈕、文本、圖片，準確率92%，生成可編輯圖層，運營同學(xué)從0到上線縮短至30分鐘。數(shù)據(jù)：平臺上線6個月，累計搭建頁面4800個，替代前端人力約4.2FTE，相當于節(jié)省221萬元/年。三、技術(shù)深耕與前沿探索1.WebGPU與高性能計算-基于WGSL實現(xiàn)矩陣乘+Softmax融合核，在Chrome123上運行Bert-base推理，速度是WebGL的4.7倍。-撰寫《WebGPU并行編程指北》42頁，成為集團前端GPU計算必讀材料。2.量子安全混合加密-調(diào)研NIST標準化算法Kyber、Dilithium，完成Java+JNIPoC，握手延遲增加僅6%，包大小增加1.2KB，滿足低功耗IoT場景。-輸出《后量子時代TLS遷移指南》，被銀行、券商等6家機構(gòu)引用。3.AI4Code-基于StarCoder15B微調(diào)內(nèi)部代碼語料，訓(xùn)練集420GB，迭代3輪，HumanEval得分從42.7提升到71.3。-在JetBrains插件市場發(fā)布“SmartSnippets”，下載量1.8萬，評分4.9/5。四、穩(wěn)定性與可觀測性1.全鏈路灰度-基于ArgoRollouts+Istio，實現(xiàn)“流量-特征-地域”三維灰度，支持按用戶ID、訂單金額、渠道等多維度切流，灰度故障半徑控制在5%以內(nèi)。-上線“灰度防火墻”機制，一旦錯誤率>0.5%即自動回滾，平均回滾時間38秒。2.可觀測性升級-將Metrics、Tracing、Logging三棧統(tǒng)一到Grafana+Tempo+Loki，標簽規(guī)范強制Lint，查詢速度提升4倍。-自研“鏈路成本計算器”，把每一次trace花費的CPU、內(nèi)存、存儲折算成人民幣，寫入tracetag，開發(fā)者在Grafana可直接看到“這條鏈路值0.003元”，促進“少trace、精trace”。3.容量預(yù)測-基于Prophet+XGBoost混合模型，對2000+微服務(wù)做QPS預(yù)測，準確率93%，提前14天發(fā)現(xiàn)容量缺口，避免3次潛在宕機。五、團隊與文化建設(shè)1.“技術(shù)圓桌”每月一次，不設(shè)PPT，只講失敗案例，全年收集失敗案例54個，沉淀為《故障菜譜》電子書，下載量3000+。2.代碼節(jié)舉辦48小時“極限重構(gòu)”馬拉松，12支隊伍參賽，共刪除代碼37萬行，系統(tǒng)平均啟動速度提升24%，獲得CEO特別獎。3.心理安全感調(diào)查采用Google“心理安全”量表，得分從4.1提升到4.6；建立“匿名提問箱”，全年收集問題87條，解決率100%。六、個人成長與反思1.軟技能-完成《CrucialConversations》訓(xùn)練營，拿到認證講師資格，幫助團隊進行關(guān)鍵對話12次，解決資源沖突6起。-英語TOEIC從785提升到945，能夠獨立主持跨國會議，客戶滿意度+18%。2.反思-過度追求新技術(shù)：上半年在邊緣節(jié)點引入Rust+Wasm，因生態(tài)不成熟導(dǎo)致調(diào)試效率低，項目延期2周；后續(xù)調(diào)整為“核心模塊Rust，外圍腳本Go”，交付風(fēng)險下降。-溝通節(jié)奏：對產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)約束解釋不夠，