小-哥
技术主管
湖南晓康医疗科技有限公司 · 4年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
长沙 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
后端开发与微服务
核心语言：Go、Python (熟练使用 FastAPI, go-zero 框架)
架构能力：微服务架构设计、服务注册/发现、负载均衡、熔断降级、分布式事务处理。
数据存储：MySQL/PostgreSQL (SQL 调优)、Redis 缓存设计及 NoSQL 选型优化。
前端与跨平台开发
核心技术：Vue.js 生态、JavaScript、TypeScript (严格工程化规范)。
多端交付：Uniapp (小程序/APP/H5)、Flutter (原生级移动端应用)。
工程化：组件化开发、响应式设计、前端逻辑模块化。
核心语言：Go、Python (熟练使用 FastAPI, go-zero 框架)
架构能力：微服务架构设计、服务注册/发现、负载均衡、熔断降级、分布式事务处理。
数据存储：MySQL/PostgreSQL (SQL 调优)、Redis 缓存设计及 NoSQL 选型优化。
前端与跨平台开发
核心技术：Vue.js 生态、JavaScript、TypeScript (严格工程化规范)。
多端交付：Uniapp (小程序/APP/H5)、Flutter (原生级移动端应用)。
工程化：组件化开发、响应式设计、前端逻辑模块化。
项目经验
1. 智能在线问诊小程序 (全栈开发)
技术栈：Uniapp + Go-zero + Python + WebSocket
核心成果：基于 go-zero 实现高可用微服务架构，支撑医患高频互动；利用 WebSocket 优化即时通讯机制，确保问诊消息零丢失、高并发下低延迟，通过 Python 异步任务集成 AI 辅助诊断。
2. 健康饮食 APP (跨端架构)
技术栈：Flutter + Go + Python (Pandas)
核心成果：采用 Flutter 独立开发高性能移动端，实现 60fps 流畅图表交互。后端通过 Go 支撑百万级食谱数据检索，结合 Python 离线分析用户行为，通过协同过滤算法实现个性化饮食推荐。
3. 化工助手 (行业专家系统)
技术栈：Flutter + Python + SQLite
核心成果：针对工业弱网环境，设计了 SQLite 离线优先存储方案，实现断网环境下秒级公式计算与性质检索。封装 Python 高精度计算引擎，并通过 Docker 容器化部署，确保了化工计算结果的严谨与一致性。
技术栈：Uniapp + Go-zero + Python + WebSocket
核心成果：基于 go-zero 实现高可用微服务架构，支撑医患高频互动；利用 WebSocket 优化即时通讯机制，确保问诊消息零丢失、高并发下低延迟，通过 Python 异步任务集成 AI 辅助诊断。
2. 健康饮食 APP (跨端架构)
技术栈：Flutter + Go + Python (Pandas)
核心成果：采用 Flutter 独立开发高性能移动端，实现 60fps 流畅图表交互。后端通过 Go 支撑百万级食谱数据检索，结合 Python 离线分析用户行为，通过协同过滤算法实现个性化饮食推荐。
3. 化工助手 (行业专家系统)
技术栈：Flutter + Python + SQLite
核心成果：针对工业弱网环境，设计了 SQLite 离线优先存储方案，实现断网环境下秒级公式计算与性质检索。封装 Python 高精度计算引擎，并通过 Docker 容器化部署，确保了化工计算结果的严谨与一致性。
小-哥
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后端开发与微服务
核心语言：Go、Python (熟练使用 FastAPI, go-zero 框架)
架构能力：微服务架构设计、服务注册/发现、负载均衡、熔断降级、分布式事务处理。
数据存储：MySQL/PostgreSQL (SQL 调优)、Redis 缓存设计及 NoSQL 选型优化。
前端与跨平台开发
核心技术：Vue.js 生态、JavaScript、TypeScript (严格工程化规范)。
多端交付：Uniapp (小程序/APP/H5)、Flutter (原生级移动端应用)。
工程化：组件化开发、响应式设计、前端逻辑模块化。
核心语言：Go、Python (熟练使用 FastAPI, go-zero 框架)
架构能力：微服务架构设计、服务注册/发现、负载均衡、熔断降级、分布式事务处理。
数据存储：MySQL/PostgreSQL (SQL 调优)、Redis 缓存设计及 NoSQL 选型优化。
前端与跨平台开发
核心技术：Vue.js 生态、JavaScript、TypeScript (严格工程化规范)。
多端交付：Uniapp (小程序/APP/H5)、Flutter (原生级移动端应用)。
工程化：组件化开发、响应式设计、前端逻辑模块化。
项目经验
1. 智能在线问诊小程序 (全栈开发)
技术栈：Uniapp + Go-zero + Python + WebSocket
核心成果：基于 go-zero 实现高可用微服务架构，支撑医患高频互动；利用 WebSocket 优化即时通讯机制，确保问诊消息零丢失、高并发下低延迟，通过 Python 异步任务集成 AI 辅助诊断。
2. 健康饮食 APP (跨端架构)
技术栈：Flutter + Go + Python (Pandas)
核心成果：采用 Flutter 独立开发高性能移动端，实现 60fps 流畅图表交互。后端通过 Go 支撑百万级食谱数据检索，结合 Python 离线分析用户行为，通过协同过滤算法实现个性化饮食推荐。
3. 化工助手 (行业专家系统)
技术栈：Flutter + Python + SQLite
核心成果：针对工业弱网环境，设计了 SQLite 离线优先存储方案，实现断网环境下秒级公式计算与性质检索。封装 Python 高精度计算引擎，并通过 Docker 容器化部署，确保了化工计算结果的严谨与一致性。
技术栈：Uniapp + Go-zero + Python + WebSocket
核心成果：基于 go-zero 实现高可用微服务架构，支撑医患高频互动；利用 WebSocket 优化即时通讯机制，确保问诊消息零丢失、高并发下低延迟，通过 Python 异步任务集成 AI 辅助诊断。
2. 健康饮食 APP (跨端架构)
技术栈：Flutter + Go + Python (Pandas)
核心成果：采用 Flutter 独立开发高性能移动端，实现 60fps 流畅图表交互。后端通过 Go 支撑百万级食谱数据检索，结合 Python 离线分析用户行为，通过协同过滤算法实现个性化饮食推荐。
3. 化工助手 (行业专家系统)
技术栈：Flutter + Python + SQLite
核心成果：针对工业弱网环境，设计了 SQLite 离线优先存储方案，实现断网环境下秒级公式计算与性质检索。封装 Python 高精度计算引擎，并通过 Docker 容器化部署，确保了化工计算结果的严谨与一致性。
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