Hudi
软件开发工程师
小米 · 2年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练 Kotlin/Java 开发语言，了解 MVC/MVP/MVVM，能在现有架构下完成模块开发。
熟悉 Android 四大组件、生命周期、事件分发、Handler 消息机制，具备常见问题定位与修复能力。
AI 应用开发协作：了解 AI 应用开发基本流程与常见概念（Prompt、RAG、Agent、SKILL、MCP等），熟悉
AI Coding 协作流程与 Spec 驱动交付，具备 AI 功能接入与业务场景落地经验
熟悉 Android 四大组件、生命周期、事件分发、Handler 消息机制，具备常见问题定位与修复能力。
AI 应用开发协作：了解 AI 应用开发基本流程与常见概念（Prompt、RAG、Agent、SKILL、MCP等），熟悉
AI Coding 协作流程与 Spec 驱动交付，具备 AI 功能接入与业务场景落地经验
项目经验
AI 搜索
探索版 & AI 搜索模块 Owner
相关技术：Kotlin、Jetpack Compose、WebView 资源拦截、ViewPager2、图片处理、性能优化、多机型适配
核心工作：
探索版 0-1 搭建与交付统筹：负责探索版核心能力从方案到落地，组织 1 名正式同学 + 1 名外包协同推进，
在 15 天窗口内完成高强度版本交付，为后续 AI 搜能力接入打好底座
文档扫描链路优化：负责相机/相册到裁切、旋转、滤镜、保存全流程，接入文档检测SO库并打通拍照→识别
→AI 搜索；针对预览与成片坐标不一致采用“成片重检 + 相对坐标还原”，并通过大图分级压缩
（inSampleSize + memoryClass）与 ROI 校验降低 OOM、卡顿和裁切失败
攻克 H5 首屏白屏与折损问题：选定离线包方案，端侧 WebView 资源拦截将 H5 请求重定向至本地缓存消除
网络 RTT；建立三级漏斗埋点精确回收指标
建设 SearchFeed 沉浸式结果流：以 ViewPager2（垂直） + PremiumMultiWebViewAdapter 实现类短视
频式翻页搜索结果 Feed 流，支撑 AI 搜内容承接与分发
成果：
AI 搜页面加载 1615ms → 758ms（↑53%）；PUSH 折损率 27.9% → 11.7%（↓58%）；Native→H5 折损
17.6% → 4.5%（↓74.4%）
文档扫描端侧框选能力相对云端实现小图耗时 1002ms → 107ms（↑89.3%）、大图耗时 1471.7ms →
400.3ms（↑72.8%）
探索版 & AI 搜索模块 Owner
相关技术：Kotlin、Jetpack Compose、WebView 资源拦截、ViewPager2、图片处理、性能优化、多机型适配
核心工作：
探索版 0-1 搭建与交付统筹：负责探索版核心能力从方案到落地，组织 1 名正式同学 + 1 名外包协同推进，
在 15 天窗口内完成高强度版本交付，为后续 AI 搜能力接入打好底座
文档扫描链路优化：负责相机/相册到裁切、旋转、滤镜、保存全流程，接入文档检测SO库并打通拍照→识别
→AI 搜索；针对预览与成片坐标不一致采用“成片重检 + 相对坐标还原”，并通过大图分级压缩
（inSampleSize + memoryClass）与 ROI 校验降低 OOM、卡顿和裁切失败
攻克 H5 首屏白屏与折损问题：选定离线包方案，端侧 WebView 资源拦截将 H5 请求重定向至本地缓存消除
网络 RTT；建立三级漏斗埋点精确回收指标
建设 SearchFeed 沉浸式结果流：以 ViewPager2（垂直） + PremiumMultiWebViewAdapter 实现类短视
频式翻页搜索结果 Feed 流，支撑 AI 搜内容承接与分发
成果：
AI 搜页面加载 1615ms → 758ms（↑53%）；PUSH 折损率 27.9% → 11.7%（↓58%）；Native→H5 折损
17.6% → 4.5%（↓74.4%）
文档扫描端侧框选能力相对云端实现小图耗时 1002ms → 107ms（↑89.3%）、大图耗时 1471.7ms →
400.3ms（↑72.8%）
Hudi
软件开发工程师 · 2年经验 · 小米
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技术能力
熟练 Kotlin/Java 开发语言，了解 MVC/MVP/MVVM，能在现有架构下完成模块开发。
熟悉 Android 四大组件、生命周期、事件分发、Handler 消息机制，具备常见问题定位与修复能力。
AI 应用开发协作：了解 AI 应用开发基本流程与常见概念（Prompt、RAG、Agent、SKILL、MCP等），熟悉
AI Coding 协作流程与 Spec 驱动交付，具备 AI 功能接入与业务场景落地经验
熟悉 Android 四大组件、生命周期、事件分发、Handler 消息机制，具备常见问题定位与修复能力。
AI 应用开发协作：了解 AI 应用开发基本流程与常见概念（Prompt、RAG、Agent、SKILL、MCP等），熟悉
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项目经验
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相关技术：Kotlin、Jetpack Compose、WebView 资源拦截、ViewPager2、图片处理、性能优化、多机型适配
核心工作：
探索版 0-1 搭建与交付统筹：负责探索版核心能力从方案到落地，组织 1 名正式同学 + 1 名外包协同推进，
在 15 天窗口内完成高强度版本交付，为后续 AI 搜能力接入打好底座
文档扫描链路优化：负责相机/相册到裁切、旋转、滤镜、保存全流程，接入文档检测SO库并打通拍照→识别
→AI 搜索；针对预览与成片坐标不一致采用“成片重检 + 相对坐标还原”，并通过大图分级压缩
（inSampleSize + memoryClass）与 ROI 校验降低 OOM、卡顿和裁切失败
攻克 H5 首屏白屏与折损问题：选定离线包方案，端侧 WebView 资源拦截将 H5 请求重定向至本地缓存消除
网络 RTT；建立三级漏斗埋点精确回收指标
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成果：
AI 搜页面加载 1615ms → 758ms（↑53%）；PUSH 折损率 27.9% → 11.7%（↓58%）；Native→H5 折损
17.6% → 4.5%（↓74.4%）
文档扫描端侧框选能力相对云端实现小图耗时 1002ms → 107ms（↑89.3%）、大图耗时 1471.7ms →
400.3ms（↑72.8%）
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核心工作：
探索版 0-1 搭建与交付统筹：负责探索版核心能力从方案到落地，组织 1 名正式同学 + 1 名外包协同推进，
在 15 天窗口内完成高强度版本交付，为后续 AI 搜能力接入打好底座
文档扫描链路优化：负责相机/相册到裁切、旋转、滤镜、保存全流程，接入文档检测SO库并打通拍照→识别
→AI 搜索；针对预览与成片坐标不一致采用“成片重检 + 相对坐标还原”，并通过大图分级压缩
（inSampleSize + memoryClass）与 ROI 校验降低 OOM、卡顿和裁切失败
攻克 H5 首屏白屏与折损问题：选定离线包方案，端侧 WebView 资源拦截将 H5 请求重定向至本地缓存消除
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17.6% → 4.5%（↓74.4%）
文档扫描端侧框选能力相对云端实现小图耗时 1002ms → 107ms（↑89.3%）、大图耗时 1471.7ms →
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