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武汉前端兼职程序员

ID：400635

用户7955662291

高级前端工程师

公司信息：
小米通讯技术有限公司公司

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
武汉
全区

技术能力

前端技术
基础技术：HTML5 语义化标签、CSS3（Flex/Grid 布局、动画、响应式设计）、JavaScript（ES6 + 语法、DOM/BOM 操作、异步编程 Promise/async-await）
框架与库：React（Hooks、Redux 状态管理、React Router 路由）、Vue.js（Vue 3 Composition API、Vuex/Pinia、Vue Router）
工程化工具：Webpack/Vite 构建工具、ESLint/Prettier 代码规范、npm/yarn 包管理、Git 版本控制
UI / 交互：Ant Design、Element UI 等 UI 组件库，Canvas/SVG 绘图，前端性能优化（懒加载、缓存策略）
其他技能：TypeScript 静态类型开发、前端测试（Jest、React Testing Library）、跨域解决方案（CORS、代理配置）
后端技术
核心语言：Python 基础语法、面向对象编程、常用标准库（os、sys、json 等）
Web 框架：Flask 轻量级框架开发（路由、模板引擎、中间件）、Django 基础应用（ORM、Admin 后台）
数据存储：MySQL 数据库操作（CRUD、索引优化）、SQLAlchemy ORM 工具
接口开发：RESTful API 设计与实现、接口文档生成（Swagger）
部署基础：Docker 容器化部署、Nginx 反向代理配置
爬虫技术
网络爬虫开发：Python 爬虫框架（Scrapy、BeautifulSoup、Requests）
数据抓取与解析：XPath/CSS 选择器、JSON/XML 数据处理
反爬策略应对：代理 IP 池、验证码识别、User-Agent 伪装
异步爬虫：aiohttp 异步请求、多线程 / 多进程数据采集
自动化技术
自动化脚本开发：Python 自动化工具（Selenium、PyAutoGUI、Appium）
任务自动化：批处理脚本编写、定时任务调度（Celery、APScheduler）
测试自动化：接口自动化测试、UI 自动化测试框架应用
办公自动化：Excel/Word 文档批量处理、邮件 / 消息自动发送
编程语言扩展
C 语言：基础语法与数据结

项目经验

在线教育平台：
项目简介：该平台允许用户浏览课程、购买课程和查看学习进度，具备用户注册、登录和注销等功能。
技术栈：后端使用 Spring Boot 提供 RESTful API 接口，通过 MyBatis 实现数据持久化操作，数据库采用 MySQL。前端使用 Vue.js 构建用户界面，运用组件化开发模式，通过 Vue Router 实现路由功能，使用 Vuex 管理应用状态，同时结合 Element UI 或 Vuetify 等组件库快速构建界面。
项目亮点：后端通过优化数据库查询、使用 Redis 缓存机制以及异步处理等方式提高应用响应速度，前端利用代码分割、懒加载、keep - alive 等技术优化性能，并且使用 Spring Boot Actuator、Prometheus 和 Grafana 等工具进行应用监控，通过 ELK 实现日志的集中管理和分析。
Todo 应用程序：
项目简介：这是一个结合 Vue.js 和 Django 框架构建的 Todo 应用，实现了任务的增删改查（CRUD）功能。
技术栈：前端使用 Vue.js 进行界面构建，通过 axios 与后端进行数据交互，借助 Vuetify 或 Element 等 UI 框架提升界面美观度。后端基于 Django 框架，遵循 MTV 设计模式，使用 Django Rest Framework 构建 RESTful API，数据库配置采用 Django 自带的 ORM。
项目亮点：清晰展示了前后端数据交互的过程，前端组件通过 props 或自定义事件进行通信，后端利用 Django 的 URL 配置和 viewsets 处理请求，序列化器实现数据的验证和清洗，并且该项目还介绍了在 Heroku 上进行应用部署的方法。
“SVG 秀”：
项目简介：这是一个能够将内容快速转为 SVG 图片，并支持在线编辑、保存和下载的工具。
技术栈：前端使用 Next.js，在 SVG 生成完成转为 UI 渲染过程中借助 AI 实现流畅的过渡动画，同时使用开源工具并通过 iframe 间通信的方式实现 SVG 在线编辑能力。后端使用 Nest.js，集成了 Prisma ORM、JWT 认证、Swagger 文档等，数据库选择 PostgreSQL。
项目亮点：展示了如何利用 AI 辅助开发，以及前后端如何通过合理的技术选型和集成实现复杂的功能，同时该项目代码已开源，可供学习和参考。
响应式药品管理系统：
项目简介：该系统主要用于医疗信息化领域，满足多设备适配（如门诊电脑、护士站平板、患者手机）、复杂状态管理（药品库存、服药提醒、过期预警）、数据可视化（服药依从性图表、药品使用分布）等核心需求。
技术栈：前端采用 React 18、Tailwind CSS 3 和 Chart.js，以移动端优先设计，支持离线提醒。后端使用 Go 语言，通过 Trae Builder 模式根据需求自动生成数据模型、API 路由与处理函数等，包含完整的 CRUD 操作和认证中间件。
项目亮点：利用 Trae Builder 模式大大提高了开发效率，从需求语义解析到全栈架构生成速度快，并且自动生成的组件和功能具备良好的适配性和实用性，如响应式表格组件包含移动端隐藏列的智能切换逻辑等。