ID:199724

张磊 有团队

全栈工程师

  • 公司信息:
  • 中国科学院、西门子中国研究院
  • 工作经验:
  • 5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:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

前端方面技能:
1)熟悉 html5, css3 等新技术规范及使用,可以精准还原设计原稿;
2)熟悉 JavaScript 语言编程,熟悉 ES6 等新规范,能够脱离 JQuery 等类库编码;
3)熟悉运用模块化、面向对象的方式编程;
4)熟练使用 Vue 框架进行模块开发,并有项目开发经历;
5)能使用 Bootstrap、JQueryMobile、Element 等 UI 库和框架进行开发;
6)熟悉使用前端自动化构建工具 Webpack;
7)熟悉使用 Git 进行版本控制和协作开发;

本人完成自己工作的同时,自己自学掌握的后端和数据分析技能如下:
8)熟练掌握应用关系型数据库 Mysql、Postgresql,并可以自主实现与 Flask、Django 等 Web 框架的数据交互。熟练掌握机器学习算法,参与数据挖掘应用包括决策树、贝叶斯、回归、K-means、随机森林、SVM 等;
9)熟练掌握深度学习算法原理,熟悉常用的数据结构和算法,实现算法包括 BP、CNN、DBN、CDBN 等;
10)拥有系统的轴承故障诊断和手势识别项目经验,熟悉海量数据处理流程,可构造算法模型并作出诊断分析;
11)熟练掌握 Python 脚本语言及其数据分析资源库 (numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow 等) , 熟悉 C、C++、Java 编程思想,有丰富的算法调试经验;

项目经验

参与完成的项目列举如下:
1) 移动终端的手势识别身份认证(Android开发)
为保护用户设备隐私安全,身份认证已成为使用设备前必不可少的步骤。由触摸屏传感器采集手势特征点,经数据清洗后,进行 EDA 和交互式数据分析识别变量之间的相关关系并提取特征,然后将数据拆分为训练/测试集(K 折交叉验证以避免过拟合) , 选取深度学习算法 (卷积深度信念网络)建立手势识别模型,进行有监督和无监督的混合训练并调整模型的超参数, 选取合适的评估指标(AUC、 F1 值、混淆矩阵)进行评估,当模型指标达到要求后上线运行。
2)基于 K-means 赶集网广告效果聚类分析(数据分析)
广告投放渠道众多,需要对广告的效果进行分析以实现针对性的广告效果测量,并与业务运营沟通以优化广告投放。项目选择近 30 天时间段数据,指标包括日均 UV、平均注册率、平均探索量、访问深度、广告卖点等,以平均轮廓系数为指标确定 K 值,使用 K-means 算法将广告进行分类并找出其主要特征,分析不同类别广告媒体的特征倾向,并从注册引导、注册激励、订单质量、引导流量点击等分析,为业务部门对项目的进一步落地提供建议。
3)成都实验室轴承故障诊断展台(机器学习算法)
采集实时轴承数据,设计故障诊断和寿命预测算法,并将预测结果展示在可视化页面中。采集不同频率的振动信号,建立轴承振动信息的数据库及正态分布,利用 Knime 平台,对轴承的振动数据进行相关性分析,同时结合生产的实际良品率及故障频率段,计算出振动的检测标准, 将轴承特征数据放入机器学习算法(随机森林算法)模型中学习,模型预测结束后,由 Echarts 绘制实时波形图及 3D 瀑布图并利用 Jupyter notebook 共享轴承数据信息。
4)上海一汽大众——Maintenance Service(前后端开发)
基于甲方线上调度的监控与管理需求,由振动传感器采集轴承数据并经数据清洗后,将数据上传到西门子工业MindSphere,实现总厂宏观调控所有分厂数据。客户端读取云端数据保存到 Postgresql 数据库并进行分区处理,提取故障信号的特征,通过 SignalPad 测控软件采集分析,得到正常和故障样品的特征对比, 设计机器学习算法 (支持向量机)对轴承数据进行诊断, 并给出维修建议, AngularJS 读取接口数据, 并将工程师反馈结果回传到数据库中, 实现交互式数据可视化,形成闭环式的维护服务。

团队情况

  • 整包服务: PC网站开发   
角色 职位
负责人 全栈工程师
队员 产品经理
队员 后端工程师

案例展示

  • Lifter Maintenance

    Lifter Maintenance

    项目介绍:基于甲方线上调度的监控与管理需求,由振动传感器采集轴承数据并经数据清洗后,将数据上传到西门子工业云MindSphere,实现总厂宏观调控所有分厂数据。客户端读取云端数据保存到 Postgresql 数据库并进行分区处理,提取故障信号的特征,通过 SignalPad 测控

  • 成都实验室轴承故障诊断展台

    成都实验室轴承故障诊断展台

    项目介绍:采集实时轴承数据,设计故障诊断和寿命预测算法,并将预测结果展示在可视化页面中。采集不同频率的振动信 号,建立轴承振动信息的数据库及正态分布,利用 Knime 平台,对轴承的振动数据进行相关性分析,同时结合生产的 实际良品率及故障频率段,计算出振动的检测标准, 将轴承

  • 移动终端的手势识别身份认证

    移动终端的手势识别身份认证

    项目介绍:为保护用户设备隐私安全,身份认证已成为使用设备前必不可少的步骤。由触摸屏传感器采集手势特征点,经数据清洗后,进行 EDA 和交互式数据分析识别变量之间的相关关系并提取特征,然后将数据拆分为训练/测试集(K 折交叉验证以避免过拟合) , 选取深度学习算法 (卷积深度信念网

  • 基于 K-Means 的协同过滤推荐算法

    基于 K-Means 的协同过滤推荐算法

    项目介绍:广告投放渠道众多,需要对广告的效果进行分析以实现针对性的广告效果测量,并与业务运营沟通以优化广告投放。项目选择近 30 天时间段数据,指标包括日均 UV、注册率、访问深度、广告卖点等, 以平均轮廓系数法确定 K 值,使用 K-Means 算法对用户进行聚类,再对每个子类

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评价列表

William WANG華    2020-06-11 23:31    5星

尽心尽责,技术精湛。

Jack.pang    2020-05-15 10:26    5星

职业道德高,技术好,很满意!

信用行为

  • 接单
    2
  • 评价
    2
  • 收藏
    6
  • 五星率
    100%
  • 退款
    0
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