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上海Python兼职程序员

ID：417749

Shalom

资深算法工程师

公司信息：
欧冶云商股份有限公司

工作经验：
15年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
上海
浦东

技术能力

拥有多年企业级大数据平台建设、BI 数据分析应用及 AI 算法落地实战经验，精通从需求分析、系统设计、技术选型到系统构建、升级改造、性能优化的全流程开发与落地实施，具备扎实的全栈开发能力与 AI 技术应用能力。主导并参与智能中台、大数据基础平台、工业视觉检测、数据可视化大屏等多个大型项目，擅长将 AI 算法（OCR、计算机视觉、预测模型、NLP 等）与业务场景深度融合，同时具备成熟的大数据采集、处理、数仓建模及数据治理能力。熟悉技术栈如下：
编程语言：shell java Javascript CSS JSP HTML5 python
J2EE框架：Spring Structs Hibernet Mybattis ext4.0 jquery vue FlaskAPI
数据库:MySQL,Oracle,SQLServer,SysBase,DB2,hive,hbase,elasticsearch
容器及部署:Tomcat,Weblogic,Apache,websphere,docker
数据采集: sqoop datax Canal kettle
实时数据处理：logstash/flume kafka sparkstreaming
工作流调度:oozie azkaban crontab quartz
数据仓库：ODS DW DM 数据治理数据建模
AI框架及算法技术：PyTorch、YOLO（V8）、OCR、CNN、RNN、LSTM、XGBoost、PaddleOCR、TensorFlow、RPA、NLP、知识图谱（KG）、大模型应用（智普、deepseek、千问等大模型API对接应用）

项目经验

项目一：智能中台 OAI 系统
项目描述：负责智能中台整体开发建设，涵盖 OCR 文字识别、RPA 流程自动化、ACV 计算机视觉、知识图谱、NLP、大模型等核心模块，实现 AI 技术在企业多业务场景的规模化落地。
负责内容：核心模块代码实现、算法选型与优化、系统架构设计、接口开发、场景化落地调试
场景:
1)OCR 识别：实现驾驶证 / 行驶证 / 银行卡等通用证照识别，以及钢材标签、采购合同、授权委托书等定制化文本识别，通过API接入业务系统和前端APP，替代人工手动录入，已在公司内部全面推广使用。
2)RPA 流程自动化：完成财务场景 13 家银行流水自动获取，通过OCR自动识别单据号，自动上传到业务系统，替代人工手动下载存档单据，大幅提升财务工作效率；
3)计算机视觉：
1、钢材表面缺陷检测:通过计算机视觉对钢材表面缺陷进行分类检测，涵盖常见的缺陷类型包含锌浪、划伤、黑点、斑迹、锈蚀、黑斑、条纹、压痕等,通过API集成到APP及业务系统中。
2、加工中心钢卷自动上卷：钢材加工过程中需要人工将钢卷吊装到小车上居中放置，操作人员凭经验手动上下移动小车，将小车上的钢卷与开卷机卷芯轴自动对齐，然后移动小车上的钢卷插入开卷机，开卷机上的钢卷转动将带头对准传动台时停止转动，剪掉捆带后转动开卷机将带头进入传送带进入穿带，当倒板台尾部带头出现表示穿带成功。该场景中使用机器视觉自动识别钢卷内外径、测量内外径大小、判断小车上钢卷居中对齐、开卷机带头识别、穿带成功判定，通过判定结果结合PLC控制器指令实现自动上卷功能，替代人工重复操作工作。
3、仓库吊钩作业安全监管：仓库在钢卷出入库吊装作业过程中存在安全隐患，在作业区人员会因为站位可能被吊装作业的钢卷冲撞形成安全隐患，该场景中通过使用机器视觉识别钢卷、识别人员、识别钢卷移动方向、计算钢卷与人员夹角如果小于30度及时发送语音告警。
4)大模型应用:智能客服语音助手，用户通过发起与APP实时语音对话提出关于商城注册交易等问题，APP通过后台ASR将语言信息转换为文字信息，将文字信息传递大语言模型LLM，大语言模型连接后台知识库，将用户问题进行精准文本回答，再通过TTS将文本信息转换为语言信息播放发送给用户。
技术栈：Python、LLM、ASR、TTS

项目二：大数据平台 OData
项目描述：主导大数据基础环境平台搭建，构建支持实时 + 离线的数据处理体系，提供数据存储、计算、采集、ETL、质量监控、数据服务及安全管理能力，为上层业务应用提供统一数据支撑。负责内容：平台架构设计、数据仓库建模、ETL 开发、数据服务接口开发、性能优化、业务报表与大屏开发。
项目成果：搭建完整大数据基础平台，实现数据源、数据集、看板、图表统一管理；支撑电商分析中心、VRM 监控大屏、大屏、供应链服务报表 / APP、营销中心报表、财务报表、风险预警系统等多个业务系统落地；完成全链路数据采集、处理与服务输出，保障业务数据高效流转与可视化呈现。
技术栈：Hive、HDFS、Impala、HBase、Elasticsearch、Kafka、Flume、Oozie、DataX、SparkStreaming、Canal、Bootstrap+SpringMVC+MyBatis、Maven、SVN、Tomcat、Linux

案例展示

人工智能机器视觉工业场景应用

1、钢材表面缺陷检测:通过计算机视觉对钢材表面缺陷进行分类检测，涵盖常见的缺陷类型包含锌浪、划伤、黑点、斑迹、锈蚀、黑斑、条纹、压痕等,通过API集成到APP及业务系统中。 2、加工中心钢卷自动上卷：钢材加工过程中需要人工将钢卷吊装到小车上居中放置，操作人员凭经验手动上下移动小
人工智能智能客服大模型应用

智能客服语音助手，用户通过发起与APP实时语音对话提出关于商城注册交易等问题，APP通过后台ASR将语言信息转换为文字信息，将文字信息传递大语言模型LLM，大语言模型连接后台知识库，将用户问题进行精准文本回答，再通过TTS将文本信息转换为语言信息播放发送给用户。技术栈：Pyt