Katte
高级前端工程师
北京卡车司机科技有限公司 · 4年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 朝阳
时间：
可工作日远程可工作日驻场（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. 技术实力：具备超过 10 年的 Web 前端开发经验，对 HTML、CSS、JavaScript 等核心技术有深厚的理解和应用能力，同时熟悉主流前端框架，具备独立完成复杂项目的实力和经验。
2. 团队协作能力：在团队合作中展现出良好的沟通和协作精神，能够与 UI/UX 设计师、后端工程师等多方紧密配合，共同推动项目的顺利进行。
3. 问题解决能力：在项目实施过程中，能够迅速定位并解决出现的各种问题，对于常见的 Web 前端问题具有独特的解决方法和实践经验，能够在压力下保持高效的工作表现。
2. 团队协作能力：在团队合作中展现出良好的沟通和协作精神，能够与 UI/UX 设计师、后端工程师等多方紧密配合，共同推动项目的顺利进行。
3. 问题解决能力：在项目实施过程中，能够迅速定位并解决出现的各种问题，对于常见的 Web 前端问题具有独特的解决方法和实践经验，能够在压力下保持高效的工作表现。
项目经验
1. Web 流媒体监控播放系统
面向煤场/矿区 RTSP（H264）摄像头，SaaS Web 端实现实时监控预览，支持 4/9/16 宫格及窗口切换，单端最高展示 16 路视频流。
Node.js 后端启动 FFmpeg 进行转码（H264 → mpeg1video + mpegts），通过 WebSocket 推送，前端使用 JSMPEG + Canvas 软解码渲染，端到端延迟约 3 秒。
解决软解码 CPU 压力及服务端推送链路背压缺失问题，设计并实现背压与丢帧策略保障慢客户端稳定性。
引入订阅共享推流和多路预览降帧降分辨率，规划基于 Rust/WASM 的解码迁移以提升性能和稳定性。
2. OJ 在线判题系统
基于 Next.js + Axum（Rust）+ PostgreSQL + Redis 构建异步在线判题系统，支持教学场景的题库、作业管理及多角色权限体系。
判题采用异步模型，提交代码生成 task_id 并写入 Redis，后端异步启动 Docker 容器执行编译运行，前端通过 task_id 轮询结果。
判题机基于 Docker 沙箱，支持多语言（C/C++/Python/Java/JS/Rust），覆盖 CE/RE/TLE/WA/AC 各判题状态。
通过资源限制（CPU、内存）、只读文件系统和禁网策略保障代码执行安全。
3. 多平台数据监控系统
使用 Rust 开发常驻监控服务，抓取约 200 个多平台用户关键指标，支持高并发（40+）请求控制，确保稳定运行。
采用 Redis 存储指标快照，仅在检测到数据增量时更新数据库，减少无效写入，提升系统性能。
设计基于时间窗口的阈值触发逻辑，优化为滑动窗口解决边界歧义，保证监控告警准确。
精简请求 Cookie 校验，结合第三方代理池与失败跳过策略提升请求可用性。
4. SaaS 系统
负责租户级 SaaS 服务系统前端开发，涵盖专线发布、订单付费、开票及设备监控等核心业务。
参与项目技术选型（Next.js、Antd、Koa），独立完成 1.0 到 2.0 版本重构升级，制定 3.0 版本技术方案，实现多租户快速部署。
面向煤场/矿区 RTSP（H264）摄像头，SaaS Web 端实现实时监控预览，支持 4/9/16 宫格及窗口切换，单端最高展示 16 路视频流。
Node.js 后端启动 FFmpeg 进行转码（H264 → mpeg1video + mpegts），通过 WebSocket 推送，前端使用 JSMPEG + Canvas 软解码渲染，端到端延迟约 3 秒。
解决软解码 CPU 压力及服务端推送链路背压缺失问题，设计并实现背压与丢帧策略保障慢客户端稳定性。
引入订阅共享推流和多路预览降帧降分辨率，规划基于 Rust/WASM 的解码迁移以提升性能和稳定性。
2. OJ 在线判题系统
基于 Next.js + Axum（Rust）+ PostgreSQL + Redis 构建异步在线判题系统，支持教学场景的题库、作业管理及多角色权限体系。
判题采用异步模型，提交代码生成 task_id 并写入 Redis，后端异步启动 Docker 容器执行编译运行，前端通过 task_id 轮询结果。
判题机基于 Docker 沙箱，支持多语言（C/C++/Python/Java/JS/Rust），覆盖 CE/RE/TLE/WA/AC 各判题状态。
通过资源限制（CPU、内存）、只读文件系统和禁网策略保障代码执行安全。
3. 多平台数据监控系统
使用 Rust 开发常驻监控服务，抓取约 200 个多平台用户关键指标，支持高并发（40+）请求控制，确保稳定运行。
采用 Redis 存储指标快照，仅在检测到数据增量时更新数据库，减少无效写入，提升系统性能。
设计基于时间窗口的阈值触发逻辑，优化为滑动窗口解决边界歧义，保证监控告警准确。
精简请求 Cookie 校验，结合第三方代理池与失败跳过策略提升请求可用性。
4. SaaS 系统
负责租户级 SaaS 服务系统前端开发，涵盖专线发布、订单付费、开票及设备监控等核心业务。
参与项目技术选型（Next.js、Antd、Koa），独立完成 1.0 到 2.0 版本重构升级，制定 3.0 版本技术方案，实现多租户快速部署。
团队情况
整包服务：
微信小程序开发PC网站开发H5网站开发WebApp开发其他开发
负责人：
高级前端工程师
团队成员：
前端工程师 后端工程师
Katte
有团队 · 可整包
高级前端工程师 · 4年经验 · 北京卡车司机科技有限公司
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技术能力
1. 技术实力：具备超过 10 年的 Web 前端开发经验，对 HTML、CSS、JavaScript 等核心技术有深厚的理解和应用能力，同时熟悉主流前端框架，具备独立完成复杂项目的实力和经验。
2. 团队协作能力：在团队合作中展现出良好的沟通和协作精神，能够与 UI/UX 设计师、后端工程师等多方紧密配合，共同推动项目的顺利进行。
3. 问题解决能力：在项目实施过程中，能够迅速定位并解决出现的各种问题，对于常见的 Web 前端问题具有独特的解决方法和实践经验，能够在压力下保持高效的工作表现。
2. 团队协作能力：在团队合作中展现出良好的沟通和协作精神，能够与 UI/UX 设计师、后端工程师等多方紧密配合，共同推动项目的顺利进行。
3. 问题解决能力：在项目实施过程中，能够迅速定位并解决出现的各种问题，对于常见的 Web 前端问题具有独特的解决方法和实践经验，能够在压力下保持高效的工作表现。
项目经验
1. Web 流媒体监控播放系统
面向煤场/矿区 RTSP（H264）摄像头，SaaS Web 端实现实时监控预览，支持 4/9/16 宫格及窗口切换，单端最高展示 16 路视频流。
Node.js 后端启动 FFmpeg 进行转码（H264 → mpeg1video + mpegts），通过 WebSocket 推送，前端使用 JSMPEG + Canvas 软解码渲染，端到端延迟约 3 秒。
解决软解码 CPU 压力及服务端推送链路背压缺失问题，设计并实现背压与丢帧策略保障慢客户端稳定性。
引入订阅共享推流和多路预览降帧降分辨率，规划基于 Rust/WASM 的解码迁移以提升性能和稳定性。
2. OJ 在线判题系统
基于 Next.js + Axum（Rust）+ PostgreSQL + Redis 构建异步在线判题系统，支持教学场景的题库、作业管理及多角色权限体系。
判题采用异步模型，提交代码生成 task_id 并写入 Redis，后端异步启动 Docker 容器执行编译运行，前端通过 task_id 轮询结果。
判题机基于 Docker 沙箱，支持多语言（C/C++/Python/Java/JS/Rust），覆盖 CE/RE/TLE/WA/AC 各判题状态。
通过资源限制（CPU、内存）、只读文件系统和禁网策略保障代码执行安全。
3. 多平台数据监控系统
使用 Rust 开发常驻监控服务，抓取约 200 个多平台用户关键指标，支持高并发（40+）请求控制，确保稳定运行。
采用 Redis 存储指标快照，仅在检测到数据增量时更新数据库，减少无效写入，提升系统性能。
设计基于时间窗口的阈值触发逻辑，优化为滑动窗口解决边界歧义，保证监控告警准确。
精简请求 Cookie 校验，结合第三方代理池与失败跳过策略提升请求可用性。
4. SaaS 系统
负责租户级 SaaS 服务系统前端开发，涵盖专线发布、订单付费、开票及设备监控等核心业务。
参与项目技术选型（Next.js、Antd、Koa），独立完成 1.0 到 2.0 版本重构升级，制定 3.0 版本技术方案，实现多租户快速部署。
面向煤场/矿区 RTSP（H264）摄像头，SaaS Web 端实现实时监控预览，支持 4/9/16 宫格及窗口切换，单端最高展示 16 路视频流。
Node.js 后端启动 FFmpeg 进行转码（H264 → mpeg1video + mpegts），通过 WebSocket 推送，前端使用 JSMPEG + Canvas 软解码渲染，端到端延迟约 3 秒。
解决软解码 CPU 压力及服务端推送链路背压缺失问题，设计并实现背压与丢帧策略保障慢客户端稳定性。
引入订阅共享推流和多路预览降帧降分辨率，规划基于 Rust/WASM 的解码迁移以提升性能和稳定性。
2. OJ 在线判题系统
基于 Next.js + Axum（Rust）+ PostgreSQL + Redis 构建异步在线判题系统，支持教学场景的题库、作业管理及多角色权限体系。
判题采用异步模型，提交代码生成 task_id 并写入 Redis，后端异步启动 Docker 容器执行编译运行，前端通过 task_id 轮询结果。
判题机基于 Docker 沙箱，支持多语言（C/C++/Python/Java/JS/Rust），覆盖 CE/RE/TLE/WA/AC 各判题状态。
通过资源限制（CPU、内存）、只读文件系统和禁网策略保障代码执行安全。
3. 多平台数据监控系统
使用 Rust 开发常驻监控服务，抓取约 200 个多平台用户关键指标，支持高并发（40+）请求控制，确保稳定运行。
采用 Redis 存储指标快照，仅在检测到数据增量时更新数据库，减少无效写入，提升系统性能。
设计基于时间窗口的阈值触发逻辑，优化为滑动窗口解决边界歧义，保证监控告警准确。
精简请求 Cookie 校验，结合第三方代理池与失败跳过策略提升请求可用性。
4. SaaS 系统
负责租户级 SaaS 服务系统前端开发，涵盖专线发布、订单付费、开票及设备监控等核心业务。
参与项目技术选型（Next.js、Antd、Koa），独立完成 1.0 到 2.0 版本重构升级，制定 3.0 版本技术方案，实现多租户快速部署。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(高级前端工程师)
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核心队员：前端工程师 ·
后端工程师
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