阿⃰文⃰

软件开发工程师
碧兴物联科技(深圳)股份有限公司 · 10年经验
阿⃰文⃰
日薪: ¥700/8h
地点: 深圳 宝安
时间: 下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场(离职原因)
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AI 技能提取 | uni-app Spring 小程序 Vue Spring Boot Spring Cloud MyBatis MyBatis-Plus Elasticsearch MySQL Redis PostgreSQL HBase Three.js Kafka
前端:熟练Vue3、Vue2技术栈,常用组件库有:ElementPlus、Echart、uni-app(小程序/app)、Cesium(地图)、Three.js(3D效果)等
后端:熟练Spring Boot、Spring Cloud,常用框架:MyBatis-Plus、Quartz Scheduler、Lombok等
数据库:熟练MySQL、PostgreSQL、Redis、HBase、ElasticSearch、FastDFS
中间件:RabbitMQ、Kafka

从事程序员10年:熟悉常用的算法、数据结构,有很好的代码积累和规范。面对过诸多类型的需求,对前后端开发到项目上线的各处细节难点,项目上的流程管理都有诸多经验心得。

水样比对平台:
根据国家对水质管控的进一步提出采测分离等更高的要求,所以平台需要有更为细致的责任与角色划分,更为细致的数字化、智能化落实。
平台对角色、权限的设计就有较高的要求。
需求流程复杂:从任务发配,到任务下的采样,到采样样品的数据及分析,最后到自动生成任务报告总结

主要分为3个系统:
1、环境总站:发配任务
主要难点:定制计划,按计划定时或临时发配任务,支持暂停。主要使用技术:Quartz Scheduler、Cesium

2、运维单位:任务采样
主要难点:采样过程的管控数字化,任务采样主要在小程序或app上进行。使用技术:uni-app、地图、相机拍照+防伪水印、样品二维码

3、实验室:样品分析与生成报告
主要难点:
样品检测自动化及实时跟踪展示:使用机械臂对检测自动化,使用YOLO等AI算法判断检测是否有异常,3D实时展示。主要技术:YOLO、RabbitMQ、Three.js
对检测结果分析:根据众多有效样品数据与检测项目特性训练优化模型,使用模型分析预测检测项目的数据结果,对数据进行具象化展示。主要技术:AI算法、RabbitMQ、Three.js

4、其实还有最后一个后台功能,如果任务完成,则自动生成报告给总站领导展示。
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软件开发工程师 · 10年经验 · 碧兴物联科技(深圳)股份有限公司
城市深圳 宝安 日薪700元/8h 时间 下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场(离职原因)
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技术能力

AI 技能提取 | uni-app Spring 小程序 Vue Spring Boot Spring Cloud MyBatis MyBatis-Plus Elasticsearch MySQL Redis PostgreSQL HBase Three.js Kafka
前端:熟练Vue3、Vue2技术栈,常用组件库有:ElementPlus、Echart、uni-app(小程序/app)、Cesium(地图)、Three.js(3D效果)等
后端:熟练Spring Boot、Spring Cloud,常用框架:MyBatis-Plus、Quartz Scheduler、Lombok等
数据库:熟练MySQL、PostgreSQL、Redis、HBase、ElasticSearch、FastDFS
中间件:RabbitMQ、Kafka

从事程序员10年:熟悉常用的算法、数据结构,有很好的代码积累和规范。面对过诸多类型的需求,对前后端开发到项目上线的各处细节难点,项目上的流程管理都有诸多经验心得。

项目经验

水样比对平台:
根据国家对水质管控的进一步提出采测分离等更高的要求,所以平台需要有更为细致的责任与角色划分,更为细致的数字化、智能化落实。
平台对角色、权限的设计就有较高的要求。
需求流程复杂:从任务发配,到任务下的采样,到采样样品的数据及分析,最后到自动生成任务报告总结

主要分为3个系统:
1、环境总站:发配任务
主要难点:定制计划,按计划定时或临时发配任务,支持暂停。主要使用技术:Quartz Scheduler、Cesium

2、运维单位:任务采样
主要难点:采样过程的管控数字化,任务采样主要在小程序或app上进行。使用技术:uni-app、地图、相机拍照+防伪水印、样品二维码

3、实验室:样品分析与生成报告
主要难点:
样品检测自动化及实时跟踪展示:使用机械臂对检测自动化,使用YOLO等AI算法判断检测是否有异常,3D实时展示。主要技术:YOLO、RabbitMQ、Three.js
对检测结果分析:根据众多有效样品数据与检测项目特性训练优化模型,使用模型分析预测检测项目的数据结果,对数据进行具象化展示。主要技术:AI算法、RabbitMQ、Three.js

4、其实还有最后一个后台功能,如果任务完成,则自动生成报告给总站领导展示。
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