甘木
高级工程师/CTO
ABC · 10年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1.系统架构分析，深入理解内存管理、多线程并发，性能与开发效率平衡。
2.C/C++语言，操作系统、驱动、中间件、通信、应用程序编程。
3.Python语言，LightGBM/XGBoost等应用编程。
4.Unity三维编程。
5.项目管理与研发流程、规范管理。
2.C/C++语言，操作系统、驱动、中间件、通信、应用程序编程。
3.Python语言，LightGBM/XGBoost等应用编程。
4.Unity三维编程。
5.项目管理与研发流程、规范管理。
项目经验
1.计算机视觉识别平台
适用场景: 智能制造、人行监测、图像处理
技术栈: C++ (OpenCV)
项目描述: 用于生产、人行区域的低延迟、高并发的实时视觉监测系统。旨在解决传统人工巡检效率低、响应慢等痛点，实现区域的全天候自动化监控与预警。
2.量化交易系统
适用场景: 金融科技、高频交易 (HFT)
技术栈: C++, Python，NumPy, Pandas, PyTorch
项目描述: 搭建基于NumPy/Pandas的高性能因子计算库，支持向量化回测；引入PyTorch集成深度学习模型，实时预测短期价格趋势。
3.自动驾驶感知与规划控制
适用场景: 自动驾驶、机器人、嵌入式系统
技术栈: C++, Python, ROS2
项目描述: 无人车辆感知融合与控制规划，解决多传感器数据融合的高实时性要求及深度学习模型的部署问题。
适用场景: 智能制造、人行监测、图像处理
技术栈: C++ (OpenCV)
项目描述: 用于生产、人行区域的低延迟、高并发的实时视觉监测系统。旨在解决传统人工巡检效率低、响应慢等痛点，实现区域的全天候自动化监控与预警。
2.量化交易系统
适用场景: 金融科技、高频交易 (HFT)
技术栈: C++, Python，NumPy, Pandas, PyTorch
项目描述: 搭建基于NumPy/Pandas的高性能因子计算库，支持向量化回测；引入PyTorch集成深度学习模型，实时预测短期价格趋势。
3.自动驾驶感知与规划控制
适用场景: 自动驾驶、机器人、嵌入式系统
技术栈: C++, Python, ROS2
项目描述: 无人车辆感知融合与控制规划，解决多传感器数据融合的高实时性要求及深度学习模型的部署问题。
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甘木
高级工程师/CTO · 10年经验 · ABC
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技术能力
1.系统架构分析，深入理解内存管理、多线程并发，性能与开发效率平衡。
2.C/C++语言，操作系统、驱动、中间件、通信、应用程序编程。
3.Python语言，LightGBM/XGBoost等应用编程。
4.Unity三维编程。
5.项目管理与研发流程、规范管理。
2.C/C++语言，操作系统、驱动、中间件、通信、应用程序编程。
3.Python语言，LightGBM/XGBoost等应用编程。
4.Unity三维编程。
5.项目管理与研发流程、规范管理。
项目经验
1.计算机视觉识别平台
适用场景: 智能制造、人行监测、图像处理
技术栈: C++ (OpenCV)
项目描述: 用于生产、人行区域的低延迟、高并发的实时视觉监测系统。旨在解决传统人工巡检效率低、响应慢等痛点，实现区域的全天候自动化监控与预警。
2.量化交易系统
适用场景: 金融科技、高频交易 (HFT)
技术栈: C++, Python，NumPy, Pandas, PyTorch
项目描述: 搭建基于NumPy/Pandas的高性能因子计算库，支持向量化回测；引入PyTorch集成深度学习模型，实时预测短期价格趋势。
3.自动驾驶感知与规划控制
适用场景: 自动驾驶、机器人、嵌入式系统
技术栈: C++, Python, ROS2
项目描述: 无人车辆感知融合与控制规划，解决多传感器数据融合的高实时性要求及深度学习模型的部署问题。
适用场景: 智能制造、人行监测、图像处理
技术栈: C++ (OpenCV)
项目描述: 用于生产、人行区域的低延迟、高并发的实时视觉监测系统。旨在解决传统人工巡检效率低、响应慢等痛点，实现区域的全天候自动化监控与预警。
2.量化交易系统
适用场景: 金融科技、高频交易 (HFT)
技术栈: C++, Python，NumPy, Pandas, PyTorch
项目描述: 搭建基于NumPy/Pandas的高性能因子计算库，支持向量化回测；引入PyTorch集成深度学习模型，实时预测短期价格趋势。
3.自动驾驶感知与规划控制
适用场景: 自动驾驶、机器人、嵌入式系统
技术栈: C++, Python, ROS2
项目描述: 无人车辆感知融合与控制规划，解决多传感器数据融合的高实时性要求及深度学习模型的部署问题。
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