L
后端开发工程师
南京富华科技有限公司 · 7年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
南京 全区
时间：
周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）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
主要从事java的后端开发，python的数据处理，爬虫。同时会写前端，包括vuejs和reactjs。
Spring Boot,MyBatis (plus,flex),Spring Data JPA使用和配置
Spring Cloud，MySQL数据库使用和常见SQL优化
Spring Security使用和配置
Redis常见配置和使用
Linux基本命令和服务部署,Docker(compose),Nginx和常见中间件的服务部署配置
常见消息中间件的基本概念和使用
Git,Maven使用
ModbusTCP104协议等通信方式,Wireshark使用
Rust,Golang基本语法掌握和基本使用
Spring Boot,MyBatis (plus,flex),Spring Data JPA使用和配置
Spring Cloud，MySQL数据库使用和常见SQL优化
Spring Security使用和配置
Redis常见配置和使用
Linux基本命令和服务部署,Docker(compose),Nginx和常见中间件的服务部署配置
常见消息中间件的基本概念和使用
Git,Maven使用
ModbusTCP104协议等通信方式,Wireshark使用
Rust,Golang基本语法掌握和基本使用
项目经验
远程计量数据工程
预测充电桩的超差情况,并管理检测人员、设备与工单。系统通过对传感器数据的处理与算法支持,实现了超差预测准确率超过85%,大大提高了运维效率并减少了人工检查负担。同时,系统具备自动化报告生成功能,节省了30%的人工操作时间。
数据处理与算法对接:编写Python脚本清洗传感器的原始数据,确保数据质量,为算法训练提供支持;并与算法团队对接,展示算法预测结果。
系统框架设计与实现:负责设计并实现系统的整体架构、数据原型和基础功能,确保系统的高效性和可扩展性。
自动化报告生成:开发Python脚本,自动化生成检测报告
容器化部署:使用Docker进行系统部署,简化环境配置,提高系统的可移植性与稳定
性。
安全性优化:配合安全团队,调整登录机制,增强敏感信息加密,实施防止CSRF攻击、会话重放等安全防护措施,确保系统安全性。
预测充电桩的超差情况,并管理检测人员、设备与工单。系统通过对传感器数据的处理与算法支持,实现了超差预测准确率超过85%,大大提高了运维效率并减少了人工检查负担。同时,系统具备自动化报告生成功能,节省了30%的人工操作时间。
数据处理与算法对接:编写Python脚本清洗传感器的原始数据,确保数据质量,为算法训练提供支持;并与算法团队对接,展示算法预测结果。
系统框架设计与实现:负责设计并实现系统的整体架构、数据原型和基础功能,确保系统的高效性和可扩展性。
自动化报告生成:开发Python脚本,自动化生成检测报告
容器化部署:使用Docker进行系统部署,简化环境配置,提高系统的可移植性与稳定
性。
安全性优化:配合安全团队,调整登录机制,增强敏感信息加密,实施防止CSRF攻击、会话重放等安全防护措施,确保系统安全性。
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后端开发工程师 · 7年经验 · 南京富华科技有限公司
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主要从事java的后端开发，python的数据处理，爬虫。同时会写前端，包括vuejs和reactjs。
Spring Boot,MyBatis (plus,flex),Spring Data JPA使用和配置
Spring Cloud，MySQL数据库使用和常见SQL优化
Spring Security使用和配置
Redis常见配置和使用
Linux基本命令和服务部署,Docker(compose),Nginx和常见中间件的服务部署配置
常见消息中间件的基本概念和使用
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ModbusTCP104协议等通信方式,Wireshark使用
Rust,Golang基本语法掌握和基本使用
Spring Boot,MyBatis (plus,flex),Spring Data JPA使用和配置
Spring Cloud，MySQL数据库使用和常见SQL优化
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Linux基本命令和服务部署,Docker(compose),Nginx和常见中间件的服务部署配置
常见消息中间件的基本概念和使用
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ModbusTCP104协议等通信方式,Wireshark使用
Rust,Golang基本语法掌握和基本使用
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远程计量数据工程
预测充电桩的超差情况,并管理检测人员、设备与工单。系统通过对传感器数据的处理与算法支持,实现了超差预测准确率超过85%,大大提高了运维效率并减少了人工检查负担。同时,系统具备自动化报告生成功能,节省了30%的人工操作时间。
数据处理与算法对接:编写Python脚本清洗传感器的原始数据,确保数据质量,为算法训练提供支持;并与算法团队对接,展示算法预测结果。
系统框架设计与实现:负责设计并实现系统的整体架构、数据原型和基础功能,确保系统的高效性和可扩展性。
自动化报告生成:开发Python脚本,自动化生成检测报告
容器化部署:使用Docker进行系统部署,简化环境配置,提高系统的可移植性与稳定
性。
安全性优化:配合安全团队,调整登录机制,增强敏感信息加密,实施防止CSRF攻击、会话重放等安全防护措施,确保系统安全性。
预测充电桩的超差情况,并管理检测人员、设备与工单。系统通过对传感器数据的处理与算法支持,实现了超差预测准确率超过85%,大大提高了运维效率并减少了人工检查负担。同时,系统具备自动化报告生成功能,节省了30%的人工操作时间。
数据处理与算法对接:编写Python脚本清洗传感器的原始数据,确保数据质量,为算法训练提供支持;并与算法团队对接,展示算法预测结果。
系统框架设计与实现:负责设计并实现系统的整体架构、数据原型和基础功能,确保系统的高效性和可扩展性。
自动化报告生成:开发Python脚本,自动化生成检测报告
容器化部署:使用Docker进行系统部署,简化环境配置,提高系统的可移植性与稳定
性。
安全性优化:配合安全团队,调整登录机制,增强敏感信息加密,实施防止CSRF攻击、会话重放等安全防护措施,确保系统安全性。
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