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北京其它兼职程序员

ID：410365

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全栈工程师

公司信息：
北京云创智讯信息技术有限公司

工作经验：
5年

兼职日薪：
1000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：
北京
海淀

技术能力

前端领域，精通 Vue3 与 React 两大主流框架，熟练运用 Vue3 的 Composition API、Pinia 状态管理、Vue Router 路由控制，以及 React 的 Hooks、Redux 生态、React Router 等核心技术，擅长组件化开发、响应式布局与跨端适配，可高效构建高性能、可维护的前端应用，同时熟悉前端工程化流程（Webpack/Vite 打包、ESLint 代码规范、Git 版本控制），能应对复杂业务场景下的前端开发需求。
后端方向，熟练掌握 Go 与 Python 编程语言：基于 Go 语言，深入理解 Goroutine 协程、Channel 通信等并发特性，可开发高并发、高可用的服务端应用，熟悉 Gin、Beego 等主流框架及 MySQL、Redis 等数据库的使用；基于 Python，擅长 Flask 框架开发，具备数据处理、接口开发与脚本编写能力，能快速实现业务逻辑迭代，同时了解前后端交互规范，可设计清晰的 RESTful API 接口。
运维层面，精通 Linux 服务器管理（CentOS/Ubuntu 系统），熟练掌握 Shell 脚本编写、服务器环境配置、日志分析与性能监控，深入理解 Docker 容器化技术，能够完成镜像构建、容器编排与服务部署，熟悉 Docker Compose 容器编排工具，可实现开发、测试、生产环境的一致性管理，保障服务稳定运行，具备基础的运维故障排查与优化能力，为业务上线提供可靠支撑。

项目经验

### 项目经验1：中食汇供应链订单管理系统
**项目职责**：全栈开发负责人，主导前端架构设计、后端服务开发及运维部署全流程
**技术栈**：Vue3 、Go、Python、Linux、Docker、MySQL、Redis
**核心工作**：
1. 前端侧：基于Vue3搭建供应链订单管理后台，采用Composition API实现供应商管理、订单审核等模块的组件复用与状态解耦，结合Pinia统一管理全局订单数据；针对下游餐饮商户下单端使用React开发，通过React Hooks封装订单提交、物流跟踪等交互逻辑，优化页面加载速度30%，适配PC端与移动端响应式布局，满足商户多场景下单需求。
2. 后端侧：使用Go语言（Gin框架）开发高并发订单处理接口，利用Goroutine实现订单异步拆分与物流信息同步，支撑每日5万+供应链订单流转；通过Python（Django）开发数据统计模块，对接MySQL完成食材采购趋势、供应商履约率等数据清洗与分析，输出可视化报表供运营决策；引入Redis实现订单缓存与库存预扣减，解决食材库存实时同步问题，降低数据库压力。
3. 运维侧：基于Linux（CentOS）搭建服务器集群，通过Docker封装前后端服务、数据库及物流对接中间件，使用Docker Compose实现一键部署与扩缩容；配置ELK日志监控体系，实时预警订单异常与服务器故障，保障食材供应链订单流转连续性；优化Docker镜像体积，将部署时间从2小时缩短至30分钟。
**项目成果**：系统上线后支撑中食汇全国2000+食堂供应商供应链订单流转，订单响应延迟控制在50ms内，供应商履约效率提升40%，运维维护成本降低60%，成为企业核心供应链管理工具。

小说AI写作辅助系统
**项目职责**：全栈开发核心成员，负责前端交互开发、AI接口对接、后端服务搭建及环境部署
**技术栈**：React、Go、Python、Linux、Docker、MySQL、Redis、FastAPI、TensorFlow（基础）
**核心工作**：
1. 前端侧：基于Vue3开发系统核心编辑后台，封装智能联想、章节排版、风格切换等自定义组件，结合Pinia管理用户写作偏好与草稿数据；针对创作者移动端创作场景，使用React开发H5版本，通过React Router实现路由懒加载，优化移动端输入响应速度，适配不同屏幕尺寸的写作界面；集成富文本编辑器，支持Markdown语法、一键排版等功能，提升创作者写作效率。
2. 后端侧：使用Go语言（Gin框架）搭建核心服务，开发用户认证、草稿存储、作品管理等接口，基于JWT实现多端登录鉴权，保障用户创作数据安全；利用Python（FastAPI）开发AI写作核心模块，对接轻量化TensorFlow模型，实现情节续写、人物设定生成、错别字自动修正等功能，通过Redis缓存高频创作模板与AI生成结果，降低模型调用耗时；设计RESTful API规范，完成前端与AI模块、数据库的接口联调，支持每秒100+次AI请求处理。
3. 运维侧：基于Linux（Ubuntu）服务器搭建部署环境，通过Docker封装前端应用、Go服务、Python AI服务及MySQL数据库，使用Docker Compose实现服务编排与一键启停；配置Nginx反向代理与负载均衡，分流不同地区创作者的访问请求；编写Shell脚本实现日志定期备份、AI模型自动更新，结合监控工具实时监测服务器资源占用，将CPU使用率控制在45%以内，保障系统7×24小时稳定运行。