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全栈开发工程师
河北广集中科电子科技有限公司 · 2年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
石家庄
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
后端工程 + AI 落地。 主力 Java 全栈：Spring Boot 微服务、Flowable 工作流引擎（并行/会签/回退）、Redis 缓存与分布式锁、MySQL 设计与 SQL 调优；配套 Python 做数据处理与模型脚本（pandas、scikit-learn、PyTorch）。能独立交付"业务系统 + 智能模块"的端到端实现，常见接得住的场景：
流程自动化：工单/审批流的智能路由、自动派单、异常回退
NLP 分类落地：规则引擎 + 模型打分混合策略，毫秒级响应
时序预测工程化：离线训练 + 在线推理接口，容器化部署
代码习惯干净，接口文档、单元测试、Git 规范都有实际项目沉淀。
流程自动化：工单/审批流的智能路由、自动派单、异常回退
NLP 分类落地：规则引擎 + 模型打分混合策略，毫秒级响应
时序预测工程化：离线训练 + 在线推理接口，容器化部署
代码习惯干净，接口文档、单元测试、Git 规范都有实际项目沉淀。
项目经验
① 工单智能分流系统（fenliu） — Spring Boot + Flowable + Redis 实现企业工单的自动分类与路由。我负责规则引擎与 NLP 分类模块的设计开发，串联审批节点（并行/会签/异常回退）。上线后分流准确率达 [X%]，平均处理时长从 [X] 分钟压到 [X] 分钟，日均承接 [X] 万 单人工分单压力。
② 时序预测项目（TimeSeriesForecast） — Python + [LSTM / Prophet / XGBoost，按你实际用的填] 构建业务指标预测管线。负责数据清洗、特征工程、模型训练与在线推理服务封装。模型相对移动平均基线 MAPE 降低 [X%]，单次推理 [X] ms，已用于 [具体业务场景，如销量预测 / 流量调度 / 库存预警] 的辅助决策。
② 时序预测项目（TimeSeriesForecast） — Python + [LSTM / Prophet / XGBoost，按你实际用的填] 构建业务指标预测管线。负责数据清洗、特征工程、模型训练与在线推理服务封装。模型相对移动平均基线 MAPE 降低 [X%]，单次推理 [X] ms，已用于 [具体业务场景，如销量预测 / 流量调度 / 库存预警] 的辅助决策。
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全栈开发工程师 · 2年经验 · 河北广集中科电子科技有限公司
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技术能力
后端工程 + AI 落地。 主力 Java 全栈：Spring Boot 微服务、Flowable 工作流引擎（并行/会签/回退）、Redis 缓存与分布式锁、MySQL 设计与 SQL 调优；配套 Python 做数据处理与模型脚本（pandas、scikit-learn、PyTorch）。能独立交付"业务系统 + 智能模块"的端到端实现，常见接得住的场景：
流程自动化：工单/审批流的智能路由、自动派单、异常回退
NLP 分类落地：规则引擎 + 模型打分混合策略，毫秒级响应
时序预测工程化：离线训练 + 在线推理接口，容器化部署
代码习惯干净，接口文档、单元测试、Git 规范都有实际项目沉淀。
流程自动化：工单/审批流的智能路由、自动派单、异常回退
NLP 分类落地：规则引擎 + 模型打分混合策略，毫秒级响应
时序预测工程化：离线训练 + 在线推理接口，容器化部署
代码习惯干净，接口文档、单元测试、Git 规范都有实际项目沉淀。
项目经验
① 工单智能分流系统（fenliu） — Spring Boot + Flowable + Redis 实现企业工单的自动分类与路由。我负责规则引擎与 NLP 分类模块的设计开发，串联审批节点（并行/会签/异常回退）。上线后分流准确率达 [X%]，平均处理时长从 [X] 分钟压到 [X] 分钟，日均承接 [X] 万 单人工分单压力。
② 时序预测项目（TimeSeriesForecast） — Python + [LSTM / Prophet / XGBoost，按你实际用的填] 构建业务指标预测管线。负责数据清洗、特征工程、模型训练与在线推理服务封装。模型相对移动平均基线 MAPE 降低 [X%]，单次推理 [X] ms，已用于 [具体业务场景，如销量预测 / 流量调度 / 库存预警] 的辅助决策。
② 时序预测项目（TimeSeriesForecast） — Python + [LSTM / Prophet / XGBoost，按你实际用的填] 构建业务指标预测管线。负责数据清洗、特征工程、模型训练与在线推理服务封装。模型相对移动平均基线 MAPE 降低 [X%]，单次推理 [X] ms，已用于 [具体业务场景，如销量预测 / 流量调度 / 库存预警] 的辅助决策。
案例展示
业务指标时序预测系统
基于 Python + [LSTM / Prophet / XGBoost，按你实际用的填] 构建的业务指标时序预测系统。负责数据清洗、特征工程、模型训练与在线推理服务封装，输出短期预测结果与置信区间。
企业工单自动分派平台
基于 Spring Boot + Flowable 工作流引擎构建的企业工单智能分派系统。融合规则引擎与 NLP 分类模块，对工单标题、描述进行多维特征提取，自动分类并路由到对应处理人；支持并行、会签、异常回退等审批节点。我负责后端整体架构与分类模块开发。
企业工单自动分派平台
基于 Spring Boot + Flowable 工作流引擎构建的企业工单智能分派系统。融合规则引擎与 NLP 分类模块，对工单标题、描述进行多维特征提取，自动分类并路由到对应处理人；支持并行、会签、异常回退等审批节点。我负责后端整体架构与分类模块开发。
业务指标时序预测系统
基于 Python + [LSTM / Prophet / XGBoost，按你实际用的填] 构建的业务指标时序预测系统。负责数据清洗、特征工程、模型训练与在线推理服务封装，输出短期预测结果与置信区间。
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