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前端开发工程师 · 5年经验 · 北京威视讯科技发展有限公司
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技术能力
5年真实前端开发经验，熟练掌握vue2/3框架，pc端官网/后台，uniapp的多端，小程序原生，低代码大屏等都有项目经历
编码基础：扎实的 HTML/CSS/JavaScript 基础，熟悉 TypeScript，在日常开发中应用接口、泛型等特性提升代码质量。
框架方面：熟练使用 Vue 2/3，能够独立完成中后台、小程序及 App 的搭建与迭代。对 Vue 响应式系统、虚拟 DOM 及 Diff 算法有一定了解，有助于日常问题定位和性能优化。
周边生态：熟悉 Vue Router、Element UI/Plus、Pinia 等生态，能基于业务封装可复用的组件和逻辑。
工程化方面：熟悉 Webpack、Vite 的配置与常用插件，能根据项目需要调整打包策略，实施代码分割、Tree Shaking、Gzip 压缩等优化。
代码规划：主动在公司项目中推行 ESLint + Prettier + Git Hooks 规范，保证代码风格一致，减少低级错误。
错误收集：了解前端监控的基本原理，曾尝试引入 Sentry 进行错误追踪，并对接简单埋点需求，用于分析线上问题。
性能优化：关注前端性能，实践中通过路由/组件懒加载、图片 WebP 化、合理使用 CDN 等方式，明显改善了项目首屏加载速度。
跨端方面：熟练使用 Uniapp 开发跨端应用，也能用原生语法独立开发微信小程序。
小程序方面：针对小程序性能做过分包预加载、setData 调用频控等优化，对冷启动白屏问题有过实际处理经验。
数据可视化：熟练使用 DataEase 搭建可视化数据大屏，能够完成从数据源接入（数据库、Excel、API）、图表配置到自适应部署的完整流程。
AI工具：日常开发深度使用 Copilot / Trae 等 AI 工具辅助编码、定位问题和生成单元测试，个人开发效率有显著提升。
编码基础：扎实的 HTML/CSS/JavaScript 基础，熟悉 TypeScript，在日常开发中应用接口、泛型等特性提升代码质量。
框架方面：熟练使用 Vue 2/3，能够独立完成中后台、小程序及 App 的搭建与迭代。对 Vue 响应式系统、虚拟 DOM 及 Diff 算法有一定了解，有助于日常问题定位和性能优化。
周边生态：熟悉 Vue Router、Element UI/Plus、Pinia 等生态，能基于业务封装可复用的组件和逻辑。
工程化方面：熟悉 Webpack、Vite 的配置与常用插件，能根据项目需要调整打包策略，实施代码分割、Tree Shaking、Gzip 压缩等优化。
代码规划：主动在公司项目中推行 ESLint + Prettier + Git Hooks 规范，保证代码风格一致，减少低级错误。
错误收集：了解前端监控的基本原理，曾尝试引入 Sentry 进行错误追踪，并对接简单埋点需求，用于分析线上问题。
性能优化：关注前端性能，实践中通过路由/组件懒加载、图片 WebP 化、合理使用 CDN 等方式，明显改善了项目首屏加载速度。
跨端方面：熟练使用 Uniapp 开发跨端应用，也能用原生语法独立开发微信小程序。
小程序方面：针对小程序性能做过分包预加载、setData 调用频控等优化，对冷启动白屏问题有过实际处理经验。
数据可视化：熟练使用 DataEase 搭建可视化数据大屏，能够完成从数据源接入（数据库、Excel、API）、图表配置到自适应部署的完整流程。
AI工具：日常开发深度使用 Copilot / Trae 等 AI 工具辅助编码、定位问题和生成单元测试，个人开发效率有显著提升。
项目经验
• 项目背景：服务于物流检测的综合性小程序，包含邮寄、签约、检测报告动态生成及支付闭环。
• 技术栈：原生微信小程序+Vant Weapp+SCSS
• 负责内容及亮点：
1，架构设计：采用主包+分包架构，将非核心页面（如订单中心、客服）抽离至分包，有效将主包体积控制在1.5MB以内，提升首屏加载速度。
2，核心封装：基于wx.request 二次封装全局请求拦截器，统一处理Token鉴权、无感刷新及全局错误提示；封装通用业务组件（如复杂列表、自定义TabBar），减少30%冗余代码。
3，性能优化：针对长列表数据采用虚拟滚动（Virtual List）方案，解决海量物流数据渲染导致的内存溢出和滑动卡顿问题。
• 技术栈：原生微信小程序+Vant Weapp+SCSS
• 负责内容及亮点：
1，架构设计：采用主包+分包架构，将非核心页面（如订单中心、客服）抽离至分包，有效将主包体积控制在1.5MB以内，提升首屏加载速度。
2，核心封装：基于wx.request 二次封装全局请求拦截器，统一处理Token鉴权、无感刷新及全局错误提示；封装通用业务组件（如复杂列表、自定义TabBar），减少30%冗余代码。
3，性能优化：针对长列表数据采用虚拟滚动（Virtual List）方案，解决海量物流数据渲染导致的内存溢出和滑动卡顿问题。
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