骰子先生
全栈开发
上海力由 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海 浦东
时间：
可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
作为一名全栈工程师，我在前端和图形学方面拥有实践经
验，多次优化项目方案，能够将项目从概念阶段带到实现。我
始终致力于学习和成长，在技术上不断进步。
前端 & 图形学: HTML, JavaScript, CSS, React, Three.js,
Blender, Vue
后端: Node.js, Express, MongoDB
部署运维: Docker, Linux, Git, GitHub Actions
前沿趋势: Ai, Midjurney, ChatGPT
验，多次优化项目方案，能够将项目从概念阶段带到实现。我
始终致力于学习和成长，在技术上不断进步。
前端 & 图形学: HTML, JavaScript, CSS, React, Three.js,
Blender, Vue
后端: Node.js, Express, MongoDB
部署运维: Docker, Linux, Git, GitHub Actions
前沿趋势: Ai, Midjurney, ChatGPT
项目经验
CT 三维重建展示平台
项目背景
为解决术前医生无法直观查看器官三维结构和相关指标的难题，此平台提供术前模拟和预演等功能。
技术栈：采用 Vite, Express, React, Three.js, ECharts, Ant Design, JavaScript 等技术
项目职责
• 主要工程师，负责整体设计及开发，包括模型导入、处理、指标展示模块，后端 API 接口和云存储 (COS)
上传等模块。
• 实现了与 3D Slicer 和 TotalSegmentator 的集成，采用机器学习技术大幅缩短 CT 重建模型的处理时间，
从原本的 6 小时降至 2-3 分钟。
• 使用 Jest 完善了单元测试和端对端测试流程，确保代码质量和项目稳定性。
• 通过引入 Docker 实现自动化部署，提高了开发和发布的效率，缩短了上线周期。
• 与医疗专业团队紧密合作，确保平台功能满足临床需求，简化了医生的工作流程并提高了操作的直观性
等
项目背景
为解决术前医生无法直观查看器官三维结构和相关指标的难题，此平台提供术前模拟和预演等功能。
技术栈：采用 Vite, Express, React, Three.js, ECharts, Ant Design, JavaScript 等技术
项目职责
• 主要工程师，负责整体设计及开发，包括模型导入、处理、指标展示模块，后端 API 接口和云存储 (COS)
上传等模块。
• 实现了与 3D Slicer 和 TotalSegmentator 的集成，采用机器学习技术大幅缩短 CT 重建模型的处理时间，
从原本的 6 小时降至 2-3 分钟。
• 使用 Jest 完善了单元测试和端对端测试流程，确保代码质量和项目稳定性。
• 通过引入 Docker 实现自动化部署，提高了开发和发布的效率，缩短了上线周期。
• 与医疗专业团队紧密合作，确保平台功能满足临床需求，简化了医生的工作流程并提高了操作的直观性
等
骰子先生
全栈开发 · 2年经验 · 上海力由
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作为一名全栈工程师，我在前端和图形学方面拥有实践经
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为解决术前医生无法直观查看器官三维结构和相关指标的难题，此平台提供术前模拟和预演等功能。
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项目职责
• 主要工程师，负责整体设计及开发，包括模型导入、处理、指标展示模块，后端 API 接口和云存储 (COS)
上传等模块。
• 实现了与 3D Slicer 和 TotalSegmentator 的集成，采用机器学习技术大幅缩短 CT 重建模型的处理时间，
从原本的 6 小时降至 2-3 分钟。
• 使用 Jest 完善了单元测试和端对端测试流程，确保代码质量和项目稳定性。
• 通过引入 Docker 实现自动化部署，提高了开发和发布的效率，缩短了上线周期。
• 与医疗专业团队紧密合作，确保平台功能满足临床需求，简化了医生的工作流程并提高了操作的直观性
等
项目背景
为解决术前医生无法直观查看器官三维结构和相关指标的难题，此平台提供术前模拟和预演等功能。
技术栈：采用 Vite, Express, React, Three.js, ECharts, Ant Design, JavaScript 等技术
项目职责
• 主要工程师，负责整体设计及开发，包括模型导入、处理、指标展示模块，后端 API 接口和云存储 (COS)
上传等模块。
• 实现了与 3D Slicer 和 TotalSegmentator 的集成，采用机器学习技术大幅缩短 CT 重建模型的处理时间，
从原本的 6 小时降至 2-3 分钟。
• 使用 Jest 完善了单元测试和端对端测试流程，确保代码质量和项目稳定性。
• 通过引入 Docker 实现自动化部署，提高了开发和发布的效率，缩短了上线周期。
• 与医疗专业团队紧密合作，确保平台功能满足临床需求，简化了医生的工作流程并提高了操作的直观性
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