V
JAVA高级开发工程师
杭州像素园科技有限公司 · 5年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
南昌 全区
时间：
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
1.熟悉使用 GPT,deepseek,Cursor等AI大模型
2.熟悉运用 Mysql 数据库及Redis
3.熟悉运用 RabbitMQ消息中间件
4.熟悉应用 Spring,SpringMVC,Mybatis,SpringBoot等框架技术,
5.了解使用 SpringCloud微服务及相关组件
6.熟悉使用 Docker容器服务
7.熟悉使用 文档工具编写记录项目资料
2.熟悉运用 Mysql 数据库及Redis
3.熟悉运用 RabbitMQ消息中间件
4.熟悉应用 Spring,SpringMVC,Mybatis,SpringBoot等框架技术,
5.了解使用 SpringCloud微服务及相关组件
6.熟悉使用 Docker容器服务
7.熟悉使用 文档工具编写记录项目资料
项目经验
项目描述：
为浙江省交通运输厅构建智能化收费站拥堵监测平台，通过实时采集全省500多个收费站的车道视频流、通行数据及设备状态，结合大数据分析和拥堵检测模型，成功实现95%以上的拥堵预警准确率，并显著提升高峰时段车辆通行效率。
技术栈：spring boot、docker、mybatis plus、nginx、mysql、zlm、rabbitMQ、redis、Cursor
工作内容：
1.自主研发拥堵检测模型，融合视频流分析与卡口数据，实现95%以上的拥堵判断准确率。
2.设计车道状态管理模块，动态优化车道开启/关闭策略。
3.基于ZLMediaKit搭建视频中台，集成海康、 大华等厂商摄像机进行流媒体拉取与回放。
4.采用Docker容器化部署，解决跨服务器环境配置一致性问题。
5.实现数据统计、报表生成与数据汇总等功能，提升决策支持效率。
6.编写接口、模型逻辑、实施方案、培训、技术等项目文档。
为浙江省交通运输厅构建智能化收费站拥堵监测平台，通过实时采集全省500多个收费站的车道视频流、通行数据及设备状态，结合大数据分析和拥堵检测模型，成功实现95%以上的拥堵预警准确率，并显著提升高峰时段车辆通行效率。
技术栈：spring boot、docker、mybatis plus、nginx、mysql、zlm、rabbitMQ、redis、Cursor
工作内容：
1.自主研发拥堵检测模型，融合视频流分析与卡口数据，实现95%以上的拥堵判断准确率。
2.设计车道状态管理模块，动态优化车道开启/关闭策略。
3.基于ZLMediaKit搭建视频中台，集成海康、 大华等厂商摄像机进行流媒体拉取与回放。
4.采用Docker容器化部署，解决跨服务器环境配置一致性问题。
5.实现数据统计、报表生成与数据汇总等功能，提升决策支持效率。
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2.熟悉运用 Mysql 数据库及Redis
3.熟悉运用 RabbitMQ消息中间件
4.熟悉应用 Spring,SpringMVC,Mybatis,SpringBoot等框架技术,
5.了解使用 SpringCloud微服务及相关组件
6.熟悉使用 Docker容器服务
7.熟悉使用 文档工具编写记录项目资料
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3.熟悉运用 RabbitMQ消息中间件
4.熟悉应用 Spring,SpringMVC,Mybatis,SpringBoot等框架技术,
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项目描述：
为浙江省交通运输厅构建智能化收费站拥堵监测平台，通过实时采集全省500多个收费站的车道视频流、通行数据及设备状态，结合大数据分析和拥堵检测模型，成功实现95%以上的拥堵预警准确率，并显著提升高峰时段车辆通行效率。
技术栈：spring boot、docker、mybatis plus、nginx、mysql、zlm、rabbitMQ、redis、Cursor
工作内容：
1.自主研发拥堵检测模型，融合视频流分析与卡口数据，实现95%以上的拥堵判断准确率。
2.设计车道状态管理模块，动态优化车道开启/关闭策略。
3.基于ZLMediaKit搭建视频中台，集成海康、 大华等厂商摄像机进行流媒体拉取与回放。
4.采用Docker容器化部署，解决跨服务器环境配置一致性问题。
5.实现数据统计、报表生成与数据汇总等功能，提升决策支持效率。
6.编写接口、模型逻辑、实施方案、培训、技术等项目文档。
为浙江省交通运输厅构建智能化收费站拥堵监测平台，通过实时采集全省500多个收费站的车道视频流、通行数据及设备状态，结合大数据分析和拥堵检测模型，成功实现95%以上的拥堵预警准确率，并显著提升高峰时段车辆通行效率。
技术栈：spring boot、docker、mybatis plus、nginx、mysql、zlm、rabbitMQ、redis、Cursor
工作内容：
1.自主研发拥堵检测模型，融合视频流分析与卡口数据，实现95%以上的拥堵判断准确率。
2.设计车道状态管理模块，动态优化车道开启/关闭策略。
3.基于ZLMediaKit搭建视频中台，集成海康、 大华等厂商摄像机进行流媒体拉取与回放。
4.采用Docker容器化部署，解决跨服务器环境配置一致性问题。
5.实现数据统计、报表生成与数据汇总等功能，提升决策支持效率。
6.编写接口、模型逻辑、实施方案、培训、技术等项目文档。
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