zooeywm的案例列表
高性能跨平台技术平台研发
面向复杂业务场景设计并研发高性能、跨平台的软件技术平台，负责整体架构设计、核心模块开发和性能优化。 项目采用 Rust、Java 等技术体系，结合 Linux 系统开发、异步并发、网络通信、微服务架构、数据库及基础设施技术，构建高可靠、高性能、可扩展的软件系统。 具备从需求分析、技术选型、架构设计到研发交付的完整能力，能够解决高并发、低延迟、系统稳定性、跨平台适配以及复杂系统重构等工程问题。 覆盖后端服务、基础设施、中间件、开发工具链等多个方向，可提供架构设计、技术咨询、核心研发和性能优化服务。
AI大模型应用与智能计算平台研发
面向人工智能应用落地场景，开展大模型部署、推理优化和智能计算平台研发工作。 熟悉大语言模型、多模态模型、AI Agent、RAG、模型量化、GPU推理优化等技术方向，具备从模型环境搭建、服务部署到业务集成的完整工程能力。 能够完成本地化模型部署、推理性能优化、AI工作流设计以及智能应用开发，解决企业在 AI 技术落地过程中遇到的模型选型、部署成本、性能瓶颈和系统架构问题。 关注 AI 工程化落地，包括端侧 AI、国产化 AI 环境适配、智能助手、自动化工作流等方向。
案例判断参考
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高性能跨平台技术平台研发
面向复杂业务场景设计并研发高性能、跨平台的软件技术平台，负责整体架构设计、核心模块开发和性能优化。 项目采用 Rust、Java 等技术体系，结合 Linux 系统开发、异步并发、网络通信、微服务架构、数据库及基础设施技术，构建高可靠、高性能、可扩展的软件系统。 具备从需求分析、技术选型、架构设计到研发交付的完整能力，能够解决高并发、低延迟、系统稳定性、跨平台适配以及复杂系统重构等工程问题。 覆盖后端服务、基础设施、中间件、开发工具链等多个方向，可提供架构设计、技术咨询、核心研发和性能优化服务。...
AI大模型应用与智能计算平台研发
面向人工智能应用落地场景，开展大模型部署、推理优化和智能计算平台研发工作。 熟悉大语言模型、多模态模型、AI Agent、RAG、模型量化、GPU推理优化等技术方向，具备从模型环境搭建、服务部署到业务集成的完整工程能力。 能够完成本地化模型部署、推理性能优化、AI工作流设计以及智能应用开发，解决企业在 AI 技术落地过程中遇到的模型选型、部署成本、性能瓶颈和系统架构问题。 关注 AI 工程化落地，包括端侧 AI、国产化 AI 环境适配、智能助手、自动化工作流等方向。...
