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深圳前端兼职程序员

ID：194703

RJ

高级前端工程师

公司信息：
无

工作经验：
9年

兼职日薪：
700元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
深圳
南山
科技园

技术能力

1、熟悉JavaScript 、TypeScript、HTML、C/C++、Python、PHP等语言，有相关语言的项目开发能力。
2、熟练Vue.js、uni-app、unxt3等开发框架。
3、熟悉midway.js、Bootstrap 、Query、Wepy，Laravel、Django等开发框架。
4、熟悉echarts、openlayers、Cesium.js、three.js、tensorflow.js，高德地图、百度地图等开发库，可以进行2D/3D相关地图功能开发。
5、项目经验丰富，有深厚的开发功底，在机器学习、嵌入式软硬件开发、Web开发等方向均有项目经验。熟悉机器学习常用模型、降维、特征选择等特征工程方法；熟悉TensorFlow、Pytorch开源框架库。
6、具备爬虫、数据挖掘等基本技能。
7、有较强的文档输出能力，主要针对需求文档、设计文档，使用说明文档，部署文档等进行编辑、归档。
8、具备一定的硬件知识。
9、开发环境：Linux(Ubuntu)、Mac、Windows。

项目经验

美甲商城项目

基于美甲为用户提供一站式美妆服务。用户可以通过小程序浏览指甲款式并购买服务。主要功能包括:用户管理、指甲款式、社交话题、商品系统、优惠券、订单管理、支付对接、设备管理等。

项目职责:
担任项目负责人，全权独立负责平台整体方案设计，并构建完成测试样机软件开发; 负责美甲数据采集并指导标注;
负责人像数据收集、合成、标注;清洗整理等前期数据处理工作;
针对指甲图像分割，负责基于 Tensorflow + Opencv 框架，将原始数据转换成 TFrecord 格式，初步比较 DeepLab V3+ 和 Unet 网络模型训练结果，针对 Unet 网络优化得到识别率 99%的边缘圆滑的指甲识别模型;
负责利用指甲模型预测结果，结合 Opencv 进行美甲图片合成，用于美甲服务;
针对人像实时实例分割，负责基于 Tensorflow 或者 Pytorch 框架，尝试比较 Yolact+，YOLO V3，DeepLab V3+，Unet 等网络模型训练结果，最后基于 Yolact+网络可在 1060 显卡上得到 16 帧，50% mAP 左右的实时人像分割结果。
负责基于 Linux + Apache + MySQL + Laravel + Bootstrap 实现服务端电商平台及 API 设计；基于Wepy框架实现客户端微信小程序设计；负责基于 Django 框架并结合指甲识别模型，实现设备端 WEB 式用户服务软件。

案例展示

美甲小程序

小程序主要功能包换用户管理、款式选择、社交美妆话题、商品系统、优惠券、订单管理、支付对接、设备管理等。负责采用Laravel框架开发API接口，采用wepy框架开发微信小程序，采用内建地图完成相关地图功能开发。
Xxx智慧云平台

采用uniapp+openlayers(二维地图)+cesium(三维地图)+echarts开发完成，最终打包成安卓端和苹果端app。主要实现的功能包括：基于地图展示的风云图，气象信息，火点信息，风场等功能；基于地图展示平台相关的项目，可从地图上查看项目的详细信息；通过图表展示相
Xxx 网页

此网站主要用于展示公司相关数据，展示的方式包括图表，地图，3D模拟。主要负责基于echarts封装相关图表组件进行相应的信息展示，采用openlayers进行相关的地图功能开发，其功能包括，geojson数据，图片，tile数据，绘制、标注等功能，以及采用cesium 或者