Layne Cong
全栈工程师
戴姆勒奔驰 · 10年经验
日薪：
￥1000/8h
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
ai 平台开发。
● 基于k8s的 crd 开发。
涉及到pod，deployment，statefulset，pvc等资源。K8s的crd，controller。
● 扩展kubeflow。
修改了kubeflow的tensorboard-controller。
● harbor api调用。
创建删除镜像使用harbor api。
● 用到了argo workflow， volcano vcjob。argo的clusterworkflowtemplate。
● mysql tdengine。
存储workflow信息，以及k8s的event信息。监听k8s informer。OnAdd OnUpdate
● 基于k8s的 crd 开发。
涉及到pod，deployment，statefulset，pvc等资源。K8s的crd，controller。
● 扩展kubeflow。
修改了kubeflow的tensorboard-controller。
● harbor api调用。
创建删除镜像使用harbor api。
● 用到了argo workflow， volcano vcjob。argo的clusterworkflowtemplate。
● mysql tdengine。
存储workflow信息，以及k8s的event信息。监听k8s informer。OnAdd OnUpdate
项目经验
算法模型部署edge端google tpu，amd gpu，openvino，tensorrt
掌握主流图像处理深度学习模型算法。融合各算法，提供common接口。
训练人脸表情年龄性别分类器。
微调yolov3 model进行口罩识别。
融合远程GPU调用项目，调研以opencl实现。
使用tensorflow,pytorch训练backbone model实现固定业务功能。
了解了ssd，yolov3，v4等目标检测model。
推理model的转换，不同硬件间的model转换。
搭建CI/CD平台，jenkins，自动化部署。利用jenkins ssh groovy语句调用生成结点，拉取docker image。
实现生成环境自动化测试。
java web作为用户接口。springboot。
掌握主流图像处理深度学习模型算法。融合各算法，提供common接口。
训练人脸表情年龄性别分类器。
微调yolov3 model进行口罩识别。
融合远程GPU调用项目，调研以opencl实现。
使用tensorflow,pytorch训练backbone model实现固定业务功能。
了解了ssd，yolov3，v4等目标检测model。
推理model的转换，不同硬件间的model转换。
搭建CI/CD平台，jenkins，自动化部署。利用jenkins ssh groovy语句调用生成结点，拉取docker image。
实现生成环境自动化测试。
java web作为用户接口。springboot。
Layne Cong
全栈工程师 · 10年经验 · 戴姆勒奔驰
0
累计接单
0
用户评价
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被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
ai 平台开发。
● 基于k8s的 crd 开发。
涉及到pod，deployment，statefulset，pvc等资源。K8s的crd，controller。
● 扩展kubeflow。
修改了kubeflow的tensorboard-controller。
● harbor api调用。
创建删除镜像使用harbor api。
● 用到了argo workflow， volcano vcjob。argo的clusterworkflowtemplate。
● mysql tdengine。
存储workflow信息，以及k8s的event信息。监听k8s informer。OnAdd OnUpdate
● 基于k8s的 crd 开发。
涉及到pod，deployment，statefulset，pvc等资源。K8s的crd，controller。
● 扩展kubeflow。
修改了kubeflow的tensorboard-controller。
● harbor api调用。
创建删除镜像使用harbor api。
● 用到了argo workflow， volcano vcjob。argo的clusterworkflowtemplate。
● mysql tdengine。
存储workflow信息，以及k8s的event信息。监听k8s informer。OnAdd OnUpdate
项目经验
算法模型部署edge端google tpu，amd gpu，openvino，tensorrt
掌握主流图像处理深度学习模型算法。融合各算法，提供common接口。
训练人脸表情年龄性别分类器。
微调yolov3 model进行口罩识别。
融合远程GPU调用项目，调研以opencl实现。
使用tensorflow,pytorch训练backbone model实现固定业务功能。
了解了ssd，yolov3，v4等目标检测model。
推理model的转换，不同硬件间的model转换。
搭建CI/CD平台，jenkins，自动化部署。利用jenkins ssh groovy语句调用生成结点，拉取docker image。
实现生成环境自动化测试。
java web作为用户接口。springboot。
掌握主流图像处理深度学习模型算法。融合各算法，提供common接口。
训练人脸表情年龄性别分类器。
微调yolov3 model进行口罩识别。
融合远程GPU调用项目，调研以opencl实现。
使用tensorflow,pytorch训练backbone model实现固定业务功能。
了解了ssd，yolov3，v4等目标检测model。
推理model的转换，不同硬件间的model转换。
搭建CI/CD平台，jenkins，自动化部署。利用jenkins ssh groovy语句调用生成结点，拉取docker image。
实现生成环境自动化测试。
java web作为用户接口。springboot。
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