蟠桃

信息竞赛
NFLS · 1年经验
蟠桃
日薪: ¥500/8h
地点: 南京 全区
时间: 下班后周六周日可工作日远程
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AI 技能提取 | Python RESTful 人工智能 深度学习 Linux
具备扎实的软件开发与算法工程基础,熟悉 Python 生态及常用开发框架,能够独立完成从需求分析、系统设计到代码实现与部署的完整流程。熟练使用 Python 进行数据处理、模型构建与工程化开发,熟悉多线程/异步编程、RESTful API 设计与后端接口开发。具备一定的前后端协作经验,理解常见 Web 架构模式。

在算法与人工智能方向,熟悉深度学习基础理论,了解神经网络模型构建、训练与调优流程,具备实际模型落地经验。熟悉视频数据处理流程,包括视频切片、场景分割、特征提取、多模态数据处理及自动化数据生成流程设计。能够构建完整的数据处理 Pipeline,并进行模块化封装与工程优化。

熟悉 Linux /Windows开发环境与常见部署流程,具备良好的代码规范意识与文档编写能力。注重代码可维护性与扩展性,能够在复杂业务场景下进行架构拆分与性能优化,具备独立解决问题与持续迭代改进的能力。

1. AloneChat —— 聊天

AloneChat 是一个基于局域网通信机制设计的去中心化聊天系统,目标是在无需中心服务器的情况下,实现终端之间的直接通信。项目采用 Python 进行开发,并基于 Tk 构建桌面图形化界面,实现消息发送、接收与基本会话管理功能。

在技术实现上,系统基于 Socket 通信协议完成点对点数据传输设计,支持局域网自动发现与多节点通信机制。为保证系统稳定性,设计了连接管理与异常处理机制,优化了消息传输流程与资源占用。界面层采用模块化结构,使通信逻辑与 UI 解耦,提升系统可维护性与扩展能力。

该项目体现了对网络通信原理、并发处理以及桌面应用开发的理解与实践能力,同时具备一定的系统架构设计意识。
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2. PCC(MVP)—— python的静态子集翻译器
PCC 项目为一个 Python 静态子集向 C++ 代码转换的编译器原型(MVP 版本),目标是在限定语法范围内,实现 Python 代码到高性能 C++ 代码的自动转译。

在该项目中,我完成了词法分析、语法解析与抽象语法树(AST)构建流程,并设计中间表示结构用于代码转换。系统支持对基础控制结构、函数定义、变量声明及部分数据结构的转换生成。通过建立类型约束机制,使动态语法在静态环境下具备可映射性。

在工程实现层面,采用模块化编译流程设计,划分为解析、语义分析与代码生成阶段,保证结构清晰、便于扩展。该项目体现了对编译原理、语言设计以及底层代码生成机制的理解与实践能力。

整包服务: PC网站开发H5网站开发App开发WebApp开发
负责人: 信息竞赛
团队成员: 前端工程师 后端工程师 
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信息竞赛 · 1年经验 · NFLS
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技术能力

AI 技能提取 | Python RESTful 人工智能 深度学习 Linux
具备扎实的软件开发与算法工程基础,熟悉 Python 生态及常用开发框架,能够独立完成从需求分析、系统设计到代码实现与部署的完整流程。熟练使用 Python 进行数据处理、模型构建与工程化开发,熟悉多线程/异步编程、RESTful API 设计与后端接口开发。具备一定的前后端协作经验,理解常见 Web 架构模式。

在算法与人工智能方向,熟悉深度学习基础理论,了解神经网络模型构建、训练与调优流程,具备实际模型落地经验。熟悉视频数据处理流程,包括视频切片、场景分割、特征提取、多模态数据处理及自动化数据生成流程设计。能够构建完整的数据处理 Pipeline,并进行模块化封装与工程优化。

熟悉 Linux /Windows开发环境与常见部署流程,具备良好的代码规范意识与文档编写能力。注重代码可维护性与扩展性,能够在复杂业务场景下进行架构拆分与性能优化,具备独立解决问题与持续迭代改进的能力。

项目经验

1. AloneChat —— 聊天

AloneChat 是一个基于局域网通信机制设计的去中心化聊天系统,目标是在无需中心服务器的情况下,实现终端之间的直接通信。项目采用 Python 进行开发,并基于 Tk 构建桌面图形化界面,实现消息发送、接收与基本会话管理功能。

在技术实现上,系统基于 Socket 通信协议完成点对点数据传输设计,支持局域网自动发现与多节点通信机制。为保证系统稳定性,设计了连接管理与异常处理机制,优化了消息传输流程与资源占用。界面层采用模块化结构,使通信逻辑与 UI 解耦,提升系统可维护性与扩展能力。

该项目体现了对网络通信原理、并发处理以及桌面应用开发的理解与实践能力,同时具备一定的系统架构设计意识。
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2. PCC(MVP)—— python的静态子集翻译器
PCC 项目为一个 Python 静态子集向 C++ 代码转换的编译器原型(MVP 版本),目标是在限定语法范围内,实现 Python 代码到高性能 C++ 代码的自动转译。

在该项目中,我完成了词法分析、语法解析与抽象语法树(AST)构建流程,并设计中间表示结构用于代码转换。系统支持对基础控制结构、函数定义、变量声明及部分数据结构的转换生成。通过建立类型约束机制,使动态语法在静态环境下具备可映射性。

在工程实现层面,采用模块化编译流程设计,划分为解析、语义分析与代码生成阶段,保证结构清晰、便于扩展。该项目体现了对编译原理、语言设计以及底层代码生成机制的理解与实践能力。

团队情况

服务范围:
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团队构成:
负责人(信息竞赛) | 核心队员:前端工程师 · 后端工程师
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