ID:322318

Oscaner

架构师

  • 公司信息:
  • CI&T China
  • 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
  • 所在区域:
  • 宁波
  • 全区
  • 宁波

技术能力

1. 多年开发经验,擅长多种编程语言 (Python、Nodejs、Java、PHP等),具有较强源码阅读能力,能够快速接手新项目或已有项目。
2. 熟悉 Git 版本控制,对于 GitOps 以及 Atomic Commit 有一定理解。
3. 熟悉 CI/CD 部署,包括 Ansible、Jenkisn、Github Actions、Bitbucket Pipeline 等自动化管理/部署工具。
4. 熟悉 docker,docker-compose 以及 EKS/AKS (k8s) 等微服务容器技术。
5. 有 Data Science & Machine Learning 开发经验,曾参与过工厂 IoT 数据分析及模型训练。
6. 有 OpenAI / Azure OpenAI / 百度千帆 对接经验,曾参与过企业内部知识库开发。
6. 具有多年云服务开发部署经验,主要合作云服务商为 AWS、Azure 以及 Aliyun 。
7. 对 Jira 项目管理,以及敏捷开发、敏捷估算有一定了解。
证书:
1. Acquia Certified - Drupal 9 Developer
2. AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA)
3. Project Management Professional (PMP)
4. Google Data Analytics Certificate
5. IBM Full Stack Software Developer

项目经验

1. 公司内部知识库
类似于限定知识库范围的 ChatGPT。采用 Azure OpenAI Embedding 模型,整合对接公司内部多个项目文档资料,包括 Jira / Confluence 等在线项目管理、文档库。通过询问 Azure OpenAI 即可获得相应回答,并给出对应资料链接,方便各个项目组成员查询文档资料。
2. 制衣工厂发货预测
通过工厂 IoT 数据及人工数据,分析发货规律,搜集特征并清洗。最终通过清洗后的数据训练模型,帮助工厂预测发货周期,减少人工统计成本以及预测误差,提升下单客户体验。
3. 某大型重工业企业全球官网
团队合作,帮助企业搭建全球官网,以及各地区子站。其中包括国内外敏感数据过滤,内容同步及翻译,搭建全球统一用户中心 SSO。
4. 某大型医疗企业数据治理
帮助企业清洗医师学员数据,形成多维度用户合并统一,同时还包括课件、活动、销售等数据的清洗,编写 ETL 脚本,搭建 Data Flow 供下游应用端使用。
5. 某大型消费品企业数据平台
团队合作,构建数据从 IoT 端到最终 Web 报表呈现的整套流程,整体架构于 Azure 云服务,包括 AKS、Azure AD 等。

案例展示

  • MHI 全球站点

    MHI 全球站点

    帮助三菱重工进行全球化站点的架构更新、系统升级以及数据迁移,并为各个子品牌构 建独立站点。 该项目中,本人主要负责配合首席架构分担架构任务。 1. 负责后端开发工作,配合前端进行方案调整,帮助团队成员解决技术难点。 2. 参与核心模块开发,包括全球站点单点登录(sso)、全

  • 某大型消费品企业大数据平台

    某大型消费品企业大数据平台

    帮助 BU 部门快速整合各个领域资源,从中挖掘商业价值提高产业效率,其中包括 但不限于大数据/BigData、人工智能/AI、报表系统/Dashboard 等领域项目。 该项目中,本人主要负责客户需求沟通,架构方案选型,团队任务调配,以及执行主程 任务。 1. 配合数据团队进

  • Yusen 物流全球官网

    Yusen 物流全球官网

    帮助 Yusen Logistics 构建全球化、多语言站点,并进行系统升级与数据迁移。 项目指责: 1. 负责项目架构工作,配合 SM 与客户进行需求沟通,并进行技术方案制定。 2. 主导项目核心功能开发,包括全球化多站点建设与部署、GEO 识别、全球站点内容 共享、全球

  • 某制衣工厂机器学习项目

    某制衣工厂机器学习项目

    该工厂在面料生产领域,目前没有系统的规则或方法来自动预测面料订单的交付时间与 交付量,这导致业务团队需要花费大量人力物力去工厂进行实地考察。因此,工厂希望能够利用 AI 和 Machine Learning 对面料订单进行发货预测,提高预测准确率,降低人员成本,提高产业效率。

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