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武汉Java兼职程序员

ID：408133

风斩冰华

高级软件开发工程师

公司信息：
天恒信息

工作经验：
10年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
武汉
全区

技术能力

作为一名具备全栈开发与运维能力的资深工程师，我的技术栈完整覆盖了后端、前端、移动端及项目部署运维，能够独立主导项目从概念设计、开发实施到线上部署与稳定性保障的全生命周期。

在后端领域，我精通 Java 与 Python 两大技术体系。基于Java，我擅长运用Spring Boot、Spring Cloud微服务架构构建高可用、高并发的分布式系统，并对JVM性能调优有深入理解。在Python方面，我熟练使用Django/Flask进行敏捷开发，并能胜任数据分析、爬虫和自动化脚本任务。

在前端与移动端，我同样具备扎实的跨平台开发能力。前端方面，我精通Vue.js/React框架，致力于打造体验优良的单页面应用。移动端则是我另一大核心能力，我不仅拥有Android原生开发经验，能处理深度性能优化，更擅长使用 Flutter 与 uni-app 等跨端方案，高效开发覆盖iOS、Android、小程序多端的应用，实现技术栈统一与成本控制。

尤为关键的是，我具备一定的运维实践经验。熟悉Linux服务器管理、Docker容器化部署、CI/CD流水线搭建以及Nginx配置与性能监控。这使得我开发的每一个功能都天然考虑部署、监控与可维护性，能够确保应用平稳、高效地运行在生产环境。

我致力于将稳健的后端服务、优雅的前端交互与可运维的基础设施无缝整合，为客户提供架构清晰、稳定可靠且能快速上线的端到端技术解决方案。

项目经验

1. 自然资源智能规划选址业务管理系统
概述：空间智能决策、多源异构数据融合、AI算法模型构建、高并发微服务架构。
核心技术：采用 GeoSpatial AI（地理空间人工智能）技术，集成多源数据（遥感影像、地质数据、生态红线、社会经济数据等）。
算法模型：运用多因子叠加分析（MCE）和 AHP层次分析法，构建智能选址模型。通过机器学习（如随机森林、XGBoost）对历史选址案例进行训练，不断优化选址规则的权重。
平台架构：基于微服务架构和 Spring Cloud 框架开发，确保系统的高可用与易扩展。利用 PostgreSQL + PostGIS 空间数据库进行海量空间数据的高效存储与复杂空间查询。

2. 自然资源与国土空间规划数据可视化辅助决策系统
概述：三维WebGL可视化、数字孪生、大数据实时计算、前端复杂交互设计。
可视化引擎：基于 Cesium 或 Three.js 引擎构建三维数字孪生底座，实现地形、建筑、规划方案的逼真渲染。
大数据处理：集成 Apache Spark 或 Flink 进行实时/离线数据计算，利用 Redis 作为缓存层提升高并发查询性能。
前端技术：采用 Vue.js / React 框架，结合 ECharts、D3.js、Mapbox GL JS 等可视化库，实现多维、动态、可交互的图表与地图联动分析。

3. 矿产全流程监控系统
概述：物联网平台构建、实时流处理、规则引擎。
物联网（IoT）集成：通过 MQTT 协议接入矿山现场的传感器（位移、粉尘、振动）、GPS/北斗车辆定位、视频监控等设备，实现实时数据采集。
智能分析与预警：利用流处理技术（如 Kafka + Flink）对实时数据流进行处理，通过规则引擎（如 Drools）和时序数据库（如 InfluxDB）设定阈值，自动触发越界开采、环境超标等预警。

4. 矿产资源信息公开服务平台
概述：高并发API设计、搜索引擎优化、数据安全与隐私保护。
微服务与API治理：采用 RESTful API 设计，结合 API 网关（如 Spring Cloud Gateway）进行统一认证、限流和监控，保障服务稳定。
搜索引擎技术：集成 Elasticsearch 作为搜索引擎，实现对矿权、政策法规等信息的全文检索、高亮显示和模糊匹配，提升查询效率与用户体验。
数据安全与脱敏：应用数据脱敏技术，对敏感信息在展示层进行实时处理，并基于 RBAC（角色基于访问控制）模型精细化控制数据访问权限。

5. 矿产资源储量评审专家库系统
概述：推荐系统、业务流程自动化、信息安全与密码学应用。
智能推荐算法：基于专家画像（专业领域、过往评审项目、活跃度）和项目信息，采用协同过滤或内容推荐算法，为项目智能匹配最合适的评审专家。
工作流引擎：集成 Activiti / Flowable 等工作流引擎，实现从“专家抽取 -> 通知 -> 在线评审 -> 结果归档”的全流程数字化、自动化管理。
安全与可信：采用国密算法SM2/SM4 对评审过程关键数据进行加密传输与存储，结合数字签名技术确保评审结果的法律效力。

6. 重大项目用地调度监测平台
概述：时空大数据处理、BIM+GIS融合技术、数据仓库与商业智能。
时空大数据分析：利用 GeoMesa 或 GeoPySpark 等时空大数据框架，对项目用地的报批、征拆、供应、建设等环节进行时空轨迹分析和进度预测。
BIM+GIS融合：将 BIM（建筑信息模型）与 GIS 进行深度融合，在宏观地理环境中精准展示项目的微观建筑模型，实现“规、建、管”一体化。
数字看板（Dashboard）：构建领导驾驶舱，通过数据仓库（如 ClickHouse）进行多维度指标聚合，实现用地指标、项目进度、问题瓶颈的实时可视化监测与调度。

7. 一码管矿信息平台
概述：顶层标准设计、数据中台构建、主数据管理、复杂系统集成。
统一编码体系：为每个矿山建立贯穿生命周期的唯一标识码，该编码基于 OID（对象标识符）或 UUID 标准生成，并与自然资源“一张图”进行关联。
数据中台理念：构建矿山数据资源池，通过数据治理和 ETL工具将分散在各系统的数据（审批、监管、执法、环境）进行清洗、整合，形成矿山企业全景画像。
跨系统集成：采用企业服务总线（ESB）或 API 网格技术，打通与税务、安监、环保等外部系统的数据壁垒，实现“一码”关联所有业务信息。