影洛
人工智能训练工程师 · 1年经验 · 浙江凯乐石
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技术能力
我熟练掌握以下技术栈，具备全栈开发与深度学习能力：
前端开发：精通HTML5、CSS3和JavaScript（ES6+），能够构建响应式、高性能的Web应用。熟悉React、Vue等主流前端框架，熟练使用Webpack、Vite等构建工具优化项目。
Python开发：熟练使用Django、Flask进行后端开发，能够设计RESTful API。掌握NumPy、Pandas等数据处理库，并具备Scrapy爬虫开发经验。
深度学习：熟悉PyTorch和TensorFlow框架，掌握CNN、RNN、Transformer等神经网络模型，具有计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）项目经验，了解模型优化与部署（如ONNX、TensorRT）。
前端开发：精通HTML5、CSS3和JavaScript（ES6+），能够构建响应式、高性能的Web应用。熟悉React、Vue等主流前端框架，熟练使用Webpack、Vite等构建工具优化项目。
Python开发：熟练使用Django、Flask进行后端开发，能够设计RESTful API。掌握NumPy、Pandas等数据处理库，并具备Scrapy爬虫开发经验。
深度学习：熟悉PyTorch和TensorFlow框架，掌握CNN、RNN、Transformer等神经网络模型，具有计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）项目经验，了解模型优化与部署（如ONNX、TensorRT）。
项目经验
1.智能图像标注平台（全栈开发 + 深度学习）
技术栈：React + Django + PyTorch + OpenCV
项目描述：开发了一个基于深度学习的图像标注工具，支持自动物体检测（YOLOv5）和手动标注，提高数据标注效率30%。
职责：
前端：使用React构建交互式标注界面，实现拖拽缩放、多标签管理等功能。
后端：基于Django搭建REST API，优化数据库查询，减少响应时间20%。
算法：训练并优化YOLOv5模型，提升小目标检测准确率至85%。
部署：使用Docker容器化，Nginx + Gunicorn部署至AWS EC2。
2. 电商数据分析仪表盘（前端 + Python）
技术栈：Vue.js + Flask + Pandas + ECharts
项目描述：为电商公司开发的数据可视化平台，实时分析销售趋势、用户行为，辅助运营决策。
职责：
前端：使用Vue.js + ECharts实现动态图表，支持数据筛选和导出报表。
后端：用Flask处理数据接口，Pandas清洗千万级订单数据，Redis缓存热门查询。
优化：通过懒加载和Web Workers提升大数据渲染性能，页面加载速度提升40%。
技术栈：React + Django + PyTorch + OpenCV
项目描述：开发了一个基于深度学习的图像标注工具，支持自动物体检测（YOLOv5）和手动标注，提高数据标注效率30%。
职责：
前端：使用React构建交互式标注界面，实现拖拽缩放、多标签管理等功能。
后端：基于Django搭建REST API，优化数据库查询，减少响应时间20%。
算法：训练并优化YOLOv5模型，提升小目标检测准确率至85%。
部署：使用Docker容器化，Nginx + Gunicorn部署至AWS EC2。
2. 电商数据分析仪表盘（前端 + Python）
技术栈：Vue.js + Flask + Pandas + ECharts
项目描述：为电商公司开发的数据可视化平台，实时分析销售趋势、用户行为，辅助运营决策。
职责：
前端：使用Vue.js + ECharts实现动态图表，支持数据筛选和导出报表。
后端：用Flask处理数据接口，Pandas清洗千万级订单数据，Redis缓存热门查询。
优化：通过懒加载和Web Workers提升大数据渲染性能，页面加载速度提升40%。
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