Azuma
全栈开发工程师
中国平安 · 12年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海 静安
时间：
可工作日远程可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
C#2年经验，JAVA10年经验，Python2年经验。
掌握JAVA多线程、并发、Spring系列框架、前端React框架以及Python的Django框架、NodeJS的Express框架、SAP系列框架。
可熟练使用Linux命令进行项目部署，并熟悉Nginx负载均衡、高可用配置，熟悉数据库优化如读写分离，高可用，分库分表等。
熟练使用Azure、AWS、阿里云、平安云中的部分产品。
做过对接chatGPT的微信小程序。
掌握JAVA多线程、并发、Spring系列框架、前端React框架以及Python的Django框架、NodeJS的Express框架、SAP系列框架。
可熟练使用Linux命令进行项目部署，并熟悉Nginx负载均衡、高可用配置，熟悉数据库优化如读写分离，高可用，分库分表等。
熟练使用Azure、AWS、阿里云、平安云中的部分产品。
做过对接chatGPT的微信小程序。
项目经验
AI智能语音识别标注系统。系统开发初衷是为了提高音转字模型的准确率。
系统功能包括：上传音频。模型转译文本。对文本进行改正并提交。经过检验人员校验后通过最后提交。系统将最后结果传输给转译模型进行训练。
系统使用springboot mvc框架开发，个别模块以微服务实现。
采用分布式集群架构，nginx实现负载均衡。
数据库主从读写分离，并通过keepalive实现高可用。
数据过亿的表进行分区处理。并通过临时表或归档来降低实时业务表压力。
系统任务通过消息中间件rabbitmq队列化。
高并发任务领取与重复数据的访问，通过redis进行优化。
后台离线任务使用线程池多线程执行。
接收音频文件后基于python应用傅里叶对音频降噪。
系统日志使用es存储。
系统功能包括：上传音频。模型转译文本。对文本进行改正并提交。经过检验人员校验后通过最后提交。系统将最后结果传输给转译模型进行训练。
系统使用springboot mvc框架开发，个别模块以微服务实现。
采用分布式集群架构，nginx实现负载均衡。
数据库主从读写分离，并通过keepalive实现高可用。
数据过亿的表进行分区处理。并通过临时表或归档来降低实时业务表压力。
系统任务通过消息中间件rabbitmq队列化。
高并发任务领取与重复数据的访问，通过redis进行优化。
后台离线任务使用线程池多线程执行。
接收音频文件后基于python应用傅里叶对音频降噪。
系统日志使用es存储。
Azuma
全栈开发工程师 · 12年经验 · 中国平安
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技术能力
C#2年经验，JAVA10年经验，Python2年经验。
掌握JAVA多线程、并发、Spring系列框架、前端React框架以及Python的Django框架、NodeJS的Express框架、SAP系列框架。
可熟练使用Linux命令进行项目部署，并熟悉Nginx负载均衡、高可用配置，熟悉数据库优化如读写分离，高可用，分库分表等。
熟练使用Azure、AWS、阿里云、平安云中的部分产品。
做过对接chatGPT的微信小程序。
掌握JAVA多线程、并发、Spring系列框架、前端React框架以及Python的Django框架、NodeJS的Express框架、SAP系列框架。
可熟练使用Linux命令进行项目部署，并熟悉Nginx负载均衡、高可用配置，熟悉数据库优化如读写分离，高可用，分库分表等。
熟练使用Azure、AWS、阿里云、平安云中的部分产品。
做过对接chatGPT的微信小程序。
项目经验
AI智能语音识别标注系统。系统开发初衷是为了提高音转字模型的准确率。
系统功能包括：上传音频。模型转译文本。对文本进行改正并提交。经过检验人员校验后通过最后提交。系统将最后结果传输给转译模型进行训练。
系统使用springboot mvc框架开发，个别模块以微服务实现。
采用分布式集群架构，nginx实现负载均衡。
数据库主从读写分离，并通过keepalive实现高可用。
数据过亿的表进行分区处理。并通过临时表或归档来降低实时业务表压力。
系统任务通过消息中间件rabbitmq队列化。
高并发任务领取与重复数据的访问，通过redis进行优化。
后台离线任务使用线程池多线程执行。
接收音频文件后基于python应用傅里叶对音频降噪。
系统日志使用es存储。
系统功能包括：上传音频。模型转译文本。对文本进行改正并提交。经过检验人员校验后通过最后提交。系统将最后结果传输给转译模型进行训练。
系统使用springboot mvc框架开发，个别模块以微服务实现。
采用分布式集群架构，nginx实现负载均衡。
数据库主从读写分离，并通过keepalive实现高可用。
数据过亿的表进行分区处理。并通过临时表或归档来降低实时业务表压力。
系统任务通过消息中间件rabbitmq队列化。
高并发任务领取与重复数据的访问，通过redis进行优化。
后台离线任务使用线程池多线程执行。
接收音频文件后基于python应用傅里叶对音频降噪。
系统日志使用es存储。
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