小苹果
高级工程师 · 8年经验 · 阿里巴巴
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技术能力
说明:因单位性质及项目涉密，故很多项目案列不能上传图片，具体项目情况可参见简历项目经验，谢谢！
1.熟练掌握 java 服务端开发各项技术，具备深厚的微服务开发能力和架构设计能力；
2.熟悉常见的设计模式，如单例模式、工厂模式、代理模式、策略模式、责任链模式等；
3.熟悉多线程和高并发原理，掌握JUC相关知识；
4. 掌握jvm基本原理，能够对 jvm 进行各种调参优化；
5.熟练使用Spring、SpringMVC、MyBatis、MyBatis Plus、Spring boot等服务端框架；
6.研读过部分springboot源码，了解spring底层原理，如beanfactory、applicationcontext等重要组件；
7.熟悉关系型数据库mysql；熟悉非关系性数据库redis、mongodb等；熟悉图数据库neo4j、hugegraph；熟悉文件存储数据库fastdfs、minio等；
8.熟悉微服务架构springcloud、eureka；了解中间件，如rabbitmq等；
9.掌握 docker容器化相关技术，能够完成docker产品化上线部署；
10.掌握 python语言服务端技术，掌握基本的python框架，如sanic、flask等；
11.熟练各种机器学习和神经网络算法；掌握各种爬虫和反爬虫技术，做过大量数据爬取清洗工作；
12. 熟悉nlp各种算法;做过机器翻译，对话机器人，知识图谱等项目;
13.熟悉linux操作系统，能够在linux熟练进行项目开发和部署；编写基本的shell脚本；
14.掌握部分前端技术，如 js，nginx 等；掌握 qt 界面设计，cs 架构软件开发技术；
15.了解c语言基本语法，对perl等脚本语言也有涉及了解。
1.熟练掌握 java 服务端开发各项技术，具备深厚的微服务开发能力和架构设计能力；
2.熟悉常见的设计模式，如单例模式、工厂模式、代理模式、策略模式、责任链模式等；
3.熟悉多线程和高并发原理，掌握JUC相关知识；
4. 掌握jvm基本原理，能够对 jvm 进行各种调参优化；
5.熟练使用Spring、SpringMVC、MyBatis、MyBatis Plus、Spring boot等服务端框架；
6.研读过部分springboot源码，了解spring底层原理，如beanfactory、applicationcontext等重要组件；
7.熟悉关系型数据库mysql；熟悉非关系性数据库redis、mongodb等；熟悉图数据库neo4j、hugegraph；熟悉文件存储数据库fastdfs、minio等；
8.熟悉微服务架构springcloud、eureka；了解中间件，如rabbitmq等；
9.掌握 docker容器化相关技术，能够完成docker产品化上线部署；
10.掌握 python语言服务端技术，掌握基本的python框架，如sanic、flask等；
11.熟练各种机器学习和神经网络算法；掌握各种爬虫和反爬虫技术，做过大量数据爬取清洗工作；
12. 熟悉nlp各种算法;做过机器翻译，对话机器人，知识图谱等项目;
13.熟悉linux操作系统，能够在linux熟练进行项目开发和部署；编写基本的shell脚本；
14.掌握部分前端技术，如 js，nginx 等；掌握 qt 界面设计，cs 架构软件开发技术；
15.了解c语言基本语法，对perl等脚本语言也有涉及了解。
项目经验
项目1：智能客服
项目简介：
该项目主要为运营商提供智能问答对话服务，可以实时为用户提供服务以及问答咨询，大大节约人力客服成本。
主要工作：
1.负责自然语言语义分析模型的调研和训练工作；
2.负责对话场景的训练语料的收集和数据清洗工作；
3.负责智能客服模型的训练、测试和优化工作；
4.借助docker进行智能客服对话引擎的产品化和线上部署测试。
项目2：智能翻译平台
项目简介：
该项目旨在解决离线机器翻译问题，以离线方式进行部署，方便于各大内网客户进行语种翻译。项目支持52中不同语种的互译，常用语种互译准确率达到行业先进水平。同时集成了ocr、语音设备等功能。
主要工作：
1.负责各语种的语料爬取和整理，翻译等工作；
2.借助pytorch深度学习框架，进行翻译模型的训练，测试belu值，并优化模型翻译效果；
3.搭建智能翻译平台服务端架构，并负责该平台服务端的开发任务；
4.负责java服务端与python引擎的对接工作，实现完整的机器翻译流程；
5.针对翻译热词、热句，借助redis缓存，提高翻译效率；
6.负责平台ocr功能的集成，负责ocr引擎的实现和产品化工作；
7.借助docker实现整个智能翻译平台的产品化和线上部署工作。
项目3：NLP自学习平台
项目简介：
该项目实现了当前nlp热门算法从数据标注到模型训练，再到模型测试以及发布上线等功能，旨在实现一个开箱启用的自然语言算法自学习平台。
主要工作：
1.根据各类nlp算法训练数据集的格式，采用java实现平台数据集标注功能，包括数据集的标注、质检和数据集上线功能，标注支持通过任务分配进行多人协作标注，涉及算法比文本分类、实体抽取、三元组提取、问答等算法；
2.使用python语言实现各算法的模型训练功能，数据集通过Java服务端标注传递而来；
3.实现模型自动化训练、测试和发布上线等服务端功能；
4.负责整个项目的产品化工作。
项目4：知识图谱
项目简介：
该项目借助关系分析模型提取三元组关系，借助图数据库进行关系节点的展示和查询。
主要工作：
1.负责关系推理模型的训练和产品化工作；
2.负责服务端对接图数据库的工作，包括对知识图谱的节点路径的查询和图谱的扩充；
3.负责项目整体的产品化工作。
项目5：作战指挥一体化平台
项目简介：
该项目主要针对各单位记录在案设备产品进行统计归类，并进行风险评估和预警告知。
主要工作：
1.负责设备产品的入库和统计分析服务端功能；
2.根据产品的型号等信息，负责开发风险漏洞分析以及告警功能。
项目6：无人机反制无人值守平台
项目简介：
该项目涉及软件和硬件相结合，主要用于探测和干扰一定范围内的无人机的飞控信号和GPS信号。
主要工作：
1.负责无人机反制设备软件与硬件设备的对接和测试工作；
2.负责集成频谱、光电和雷达数据的整合和集成工作；
3.负责反无指控平台需求分析和设计；
4.参与指控平台功能研发。
项目简介：
该项目主要为运营商提供智能问答对话服务，可以实时为用户提供服务以及问答咨询，大大节约人力客服成本。
主要工作：
1.负责自然语言语义分析模型的调研和训练工作；
2.负责对话场景的训练语料的收集和数据清洗工作；
3.负责智能客服模型的训练、测试和优化工作；
4.借助docker进行智能客服对话引擎的产品化和线上部署测试。
项目2：智能翻译平台
项目简介：
该项目旨在解决离线机器翻译问题，以离线方式进行部署，方便于各大内网客户进行语种翻译。项目支持52中不同语种的互译，常用语种互译准确率达到行业先进水平。同时集成了ocr、语音设备等功能。
主要工作：
1.负责各语种的语料爬取和整理，翻译等工作；
2.借助pytorch深度学习框架，进行翻译模型的训练，测试belu值，并优化模型翻译效果；
3.搭建智能翻译平台服务端架构，并负责该平台服务端的开发任务；
4.负责java服务端与python引擎的对接工作，实现完整的机器翻译流程；
5.针对翻译热词、热句，借助redis缓存，提高翻译效率；
6.负责平台ocr功能的集成，负责ocr引擎的实现和产品化工作；
7.借助docker实现整个智能翻译平台的产品化和线上部署工作。
项目3：NLP自学习平台
项目简介：
该项目实现了当前nlp热门算法从数据标注到模型训练，再到模型测试以及发布上线等功能，旨在实现一个开箱启用的自然语言算法自学习平台。
主要工作：
1.根据各类nlp算法训练数据集的格式，采用java实现平台数据集标注功能，包括数据集的标注、质检和数据集上线功能，标注支持通过任务分配进行多人协作标注，涉及算法比文本分类、实体抽取、三元组提取、问答等算法；
2.使用python语言实现各算法的模型训练功能，数据集通过Java服务端标注传递而来；
3.实现模型自动化训练、测试和发布上线等服务端功能；
4.负责整个项目的产品化工作。
项目4：知识图谱
项目简介：
该项目借助关系分析模型提取三元组关系，借助图数据库进行关系节点的展示和查询。
主要工作：
1.负责关系推理模型的训练和产品化工作；
2.负责服务端对接图数据库的工作，包括对知识图谱的节点路径的查询和图谱的扩充；
3.负责项目整体的产品化工作。
项目5：作战指挥一体化平台
项目简介：
该项目主要针对各单位记录在案设备产品进行统计归类，并进行风险评估和预警告知。
主要工作：
1.负责设备产品的入库和统计分析服务端功能；
2.根据产品的型号等信息，负责开发风险漏洞分析以及告警功能。
项目6：无人机反制无人值守平台
项目简介：
该项目涉及软件和硬件相结合，主要用于探测和干扰一定范围内的无人机的飞控信号和GPS信号。
主要工作：
1.负责无人机反制设备软件与硬件设备的对接和测试工作；
2.负责集成频谱、光电和雷达数据的整合和集成工作；
3.负责反无指控平台需求分析和设计；
4.参与指控平台功能研发。
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