离人心上秋.
全栈开发工程师
绘舟网络科技股份有限公司 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州
时间：
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
前端/小程序：熟悉uni-app、Vue3、TypeScript、微信小程序开发，具备完整业务页面、订单流、工作台开发经验。
后端开发：熟悉NestJS、TypeORM、FastAPI，掌握RESTful API、JWT身份认证、接口鉴权与模块化设计。
数据库/中间件：熟悉MySQL、Redis，掌握事务、乐观锁、分布式锁，具备并发抢单、订单流转一致性处理经验。
部署/运维：熟悉Docker、Docker Compose、Linux 常用命令，具备前后端联调、服务部署和问题排查能力。
AI应用：熟悉LangChain、LangGraph、RAG、Qdrant、vLLM、Ollama，能够开发知识库问答、Tool Calling与智能体工作流。
编程语言：TypeScript、Python、Java、C。
后端开发：熟悉NestJS、TypeORM、FastAPI，掌握RESTful API、JWT身份认证、接口鉴权与模块化设计。
数据库/中间件：熟悉MySQL、Redis，掌握事务、乐观锁、分布式锁，具备并发抢单、订单流转一致性处理经验。
部署/运维：熟悉Docker、Docker Compose、Linux 常用命令，具备前后端联调、服务部署和问题排查能力。
AI应用：熟悉LangChain、LangGraph、RAG、Qdrant、vLLM、Ollama，能够开发知识库问答、Tool Calling与智能体工作流。
编程语言：TypeScript、Python、Java、C。
项目经验
游戏俱乐部点单与运营管理系统
技术栈：uni-app、Vue3、TypeScript、NestJS、TypeORM、MySQL、Redis、JWT、Docker
独立完成需求分析、业务设计、功能开发及测试迭代；使用uni-app、Vue3开发微信小程序。
基于NestJS、TypeORM、MySQL搭建后端，设计订单状态流程；采用Redis分布式锁与MySQL乐观锁处理并发抢单。
使用Docker搭建MySQL、Redis等运行环境，完成前后端联调、功能测试及问题排查。
多模态智能客服与运营助手
技术栈：Python、LangChain、LangGraph、FastAPI、Qdrant、Redis、vLLM、Docker
面向游戏俱乐部客服与运营场景，开发集知识库问答、业务查询、截图分析及工单处理于一体的 AI Agent。
基于 LangGraph 编排意图识别、知识检索、工具调用、结果校验及人工审核流程，实现任务状态持久化与异常恢复。
构建业务知识库，采用混合检索与 Reranker，提高订单号、错误码及自然语言问题的检索效果。
封装订单、支付、陪玩审核及工单创建等业务工具，实现 Agent 对现有管理系统接口的自主选择与调用。
使用多模态模型分析业务截图，并通过 vLLM 和 Docker Compose 完成本地模型及相关服务部署。
VISLD中文唇语识别算法
技术栈：Python、PyTorch、OpenCV、ResNet3D、Conformer、Transformer、CTC、CUDA
面向中文唇语识别中的视觉信息歧义和跨说话人泛化问题，基于CMLR数据集设计并实现端到端中文唇语识别框架。
使用OpenCV完成唇部视频读取、区域裁剪、尺寸归一化及数据增强，构建视频与拼音、汉字标签的映射关系。
采用ResNet3D提取唇部视频时空特征，结合Conformer建模连续唇部运动的长距离时序依赖。
设计CTC拼音辅助任务与Attention汉字主任务联合训练方案，降低传统级联解码产生的误差。
搭建数据划分、模型训练、Checkpoint管理及Seen/Unseen评测流程，实现CER、PER、SER自动化统计。
通过学习率、Batch Size、Weight Decay等超参数调优，将验证集CER由31.96%降低至10.13%。
IoT设备时序异常检测与预测算法
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch、LightGBM、XGBoost、ONNX Runtimess
面向智能水表、车闸等 IoT 设备运行监测场景，负责多源传感器时序数据的清洗与预处理。
完成缺失值填充、异常值过滤、滑动窗口构造及统计特征提取，为模型训练与评估构建数据集。
采用IsolationForest构建无监督异常检测方案，识别异常用水、设备故障及运行状态异常。
使用LightGBM、XGBoost及LSTM/GRU开展异常分类与趋势预测，完成模型训练、参数调优和效果验证。
使用Precision、Recall和 F1-score评估模型效果，结合BadCase分析定位误报、漏报并优化检测策略。
完成模型轻量化与ONNX Runtime推理优化，配合嵌入式团队进行边缘端部署和设备侧测试验证。
技术栈：uni-app、Vue3、TypeScript、NestJS、TypeORM、MySQL、Redis、JWT、Docker
独立完成需求分析、业务设计、功能开发及测试迭代；使用uni-app、Vue3开发微信小程序。
基于NestJS、TypeORM、MySQL搭建后端，设计订单状态流程；采用Redis分布式锁与MySQL乐观锁处理并发抢单。
使用Docker搭建MySQL、Redis等运行环境，完成前后端联调、功能测试及问题排查。
多模态智能客服与运营助手
技术栈：Python、LangChain、LangGraph、FastAPI、Qdrant、Redis、vLLM、Docker
面向游戏俱乐部客服与运营场景，开发集知识库问答、业务查询、截图分析及工单处理于一体的 AI Agent。
基于 LangGraph 编排意图识别、知识检索、工具调用、结果校验及人工审核流程，实现任务状态持久化与异常恢复。
构建业务知识库，采用混合检索与 Reranker，提高订单号、错误码及自然语言问题的检索效果。
封装订单、支付、陪玩审核及工单创建等业务工具，实现 Agent 对现有管理系统接口的自主选择与调用。
使用多模态模型分析业务截图，并通过 vLLM 和 Docker Compose 完成本地模型及相关服务部署。
VISLD中文唇语识别算法
技术栈：Python、PyTorch、OpenCV、ResNet3D、Conformer、Transformer、CTC、CUDA
面向中文唇语识别中的视觉信息歧义和跨说话人泛化问题，基于CMLR数据集设计并实现端到端中文唇语识别框架。
使用OpenCV完成唇部视频读取、区域裁剪、尺寸归一化及数据增强，构建视频与拼音、汉字标签的映射关系。
采用ResNet3D提取唇部视频时空特征，结合Conformer建模连续唇部运动的长距离时序依赖。
设计CTC拼音辅助任务与Attention汉字主任务联合训练方案，降低传统级联解码产生的误差。
搭建数据划分、模型训练、Checkpoint管理及Seen/Unseen评测流程，实现CER、PER、SER自动化统计。
通过学习率、Batch Size、Weight Decay等超参数调优，将验证集CER由31.96%降低至10.13%。
IoT设备时序异常检测与预测算法
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch、LightGBM、XGBoost、ONNX Runtimess
面向智能水表、车闸等 IoT 设备运行监测场景，负责多源传感器时序数据的清洗与预处理。
完成缺失值填充、异常值过滤、滑动窗口构造及统计特征提取，为模型训练与评估构建数据集。
采用IsolationForest构建无监督异常检测方案，识别异常用水、设备故障及运行状态异常。
使用LightGBM、XGBoost及LSTM/GRU开展异常分类与趋势预测，完成模型训练、参数调优和效果验证。
使用Precision、Recall和 F1-score评估模型效果，结合BadCase分析定位误报、漏报并优化检测策略。
完成模型轻量化与ONNX Runtime推理优化，配合嵌入式团队进行边缘端部署和设备侧测试验证。
离人心上秋.
全栈开发工程师 · 1年经验 · 绘舟网络科技股份有限公司
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技术能力
前端/小程序：熟悉uni-app、Vue3、TypeScript、微信小程序开发，具备完整业务页面、订单流、工作台开发经验。
后端开发：熟悉NestJS、TypeORM、FastAPI，掌握RESTful API、JWT身份认证、接口鉴权与模块化设计。
数据库/中间件：熟悉MySQL、Redis，掌握事务、乐观锁、分布式锁，具备并发抢单、订单流转一致性处理经验。
部署/运维：熟悉Docker、Docker Compose、Linux 常用命令，具备前后端联调、服务部署和问题排查能力。
AI应用：熟悉LangChain、LangGraph、RAG、Qdrant、vLLM、Ollama，能够开发知识库问答、Tool Calling与智能体工作流。
编程语言：TypeScript、Python、Java、C。
后端开发：熟悉NestJS、TypeORM、FastAPI，掌握RESTful API、JWT身份认证、接口鉴权与模块化设计。
数据库/中间件：熟悉MySQL、Redis，掌握事务、乐观锁、分布式锁，具备并发抢单、订单流转一致性处理经验。
部署/运维：熟悉Docker、Docker Compose、Linux 常用命令，具备前后端联调、服务部署和问题排查能力。
AI应用：熟悉LangChain、LangGraph、RAG、Qdrant、vLLM、Ollama，能够开发知识库问答、Tool Calling与智能体工作流。
编程语言：TypeScript、Python、Java、C。
项目经验
游戏俱乐部点单与运营管理系统
技术栈：uni-app、Vue3、TypeScript、NestJS、TypeORM、MySQL、Redis、JWT、Docker
独立完成需求分析、业务设计、功能开发及测试迭代；使用uni-app、Vue3开发微信小程序。
基于NestJS、TypeORM、MySQL搭建后端，设计订单状态流程；采用Redis分布式锁与MySQL乐观锁处理并发抢单。
使用Docker搭建MySQL、Redis等运行环境，完成前后端联调、功能测试及问题排查。
多模态智能客服与运营助手
技术栈：Python、LangChain、LangGraph、FastAPI、Qdrant、Redis、vLLM、Docker
面向游戏俱乐部客服与运营场景，开发集知识库问答、业务查询、截图分析及工单处理于一体的 AI Agent。
基于 LangGraph 编排意图识别、知识检索、工具调用、结果校验及人工审核流程，实现任务状态持久化与异常恢复。
构建业务知识库，采用混合检索与 Reranker，提高订单号、错误码及自然语言问题的检索效果。
封装订单、支付、陪玩审核及工单创建等业务工具，实现 Agent 对现有管理系统接口的自主选择与调用。
使用多模态模型分析业务截图，并通过 vLLM 和 Docker Compose 完成本地模型及相关服务部署。
VISLD中文唇语识别算法
技术栈：Python、PyTorch、OpenCV、ResNet3D、Conformer、Transformer、CTC、CUDA
面向中文唇语识别中的视觉信息歧义和跨说话人泛化问题，基于CMLR数据集设计并实现端到端中文唇语识别框架。
使用OpenCV完成唇部视频读取、区域裁剪、尺寸归一化及数据增强，构建视频与拼音、汉字标签的映射关系。
采用ResNet3D提取唇部视频时空特征，结合Conformer建模连续唇部运动的长距离时序依赖。
设计CTC拼音辅助任务与Attention汉字主任务联合训练方案，降低传统级联解码产生的误差。
搭建数据划分、模型训练、Checkpoint管理及Seen/Unseen评测流程，实现CER、PER、SER自动化统计。
通过学习率、Batch Size、Weight Decay等超参数调优，将验证集CER由31.96%降低至10.13%。
IoT设备时序异常检测与预测算法
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch、LightGBM、XGBoost、ONNX Runtimess
面向智能水表、车闸等 IoT 设备运行监测场景，负责多源传感器时序数据的清洗与预处理。
完成缺失值填充、异常值过滤、滑动窗口构造及统计特征提取，为模型训练与评估构建数据集。
采用IsolationForest构建无监督异常检测方案，识别异常用水、设备故障及运行状态异常。
使用LightGBM、XGBoost及LSTM/GRU开展异常分类与趋势预测，完成模型训练、参数调优和效果验证。
使用Precision、Recall和 F1-score评估模型效果，结合BadCase分析定位误报、漏报并优化检测策略。
完成模型轻量化与ONNX Runtime推理优化，配合嵌入式团队进行边缘端部署和设备侧测试验证。
技术栈：uni-app、Vue3、TypeScript、NestJS、TypeORM、MySQL、Redis、JWT、Docker
独立完成需求分析、业务设计、功能开发及测试迭代；使用uni-app、Vue3开发微信小程序。
基于NestJS、TypeORM、MySQL搭建后端，设计订单状态流程；采用Redis分布式锁与MySQL乐观锁处理并发抢单。
使用Docker搭建MySQL、Redis等运行环境，完成前后端联调、功能测试及问题排查。
多模态智能客服与运营助手
技术栈：Python、LangChain、LangGraph、FastAPI、Qdrant、Redis、vLLM、Docker
面向游戏俱乐部客服与运营场景，开发集知识库问答、业务查询、截图分析及工单处理于一体的 AI Agent。
基于 LangGraph 编排意图识别、知识检索、工具调用、结果校验及人工审核流程，实现任务状态持久化与异常恢复。
构建业务知识库，采用混合检索与 Reranker，提高订单号、错误码及自然语言问题的检索效果。
封装订单、支付、陪玩审核及工单创建等业务工具，实现 Agent 对现有管理系统接口的自主选择与调用。
使用多模态模型分析业务截图，并通过 vLLM 和 Docker Compose 完成本地模型及相关服务部署。
VISLD中文唇语识别算法
技术栈：Python、PyTorch、OpenCV、ResNet3D、Conformer、Transformer、CTC、CUDA
面向中文唇语识别中的视觉信息歧义和跨说话人泛化问题，基于CMLR数据集设计并实现端到端中文唇语识别框架。
使用OpenCV完成唇部视频读取、区域裁剪、尺寸归一化及数据增强，构建视频与拼音、汉字标签的映射关系。
采用ResNet3D提取唇部视频时空特征，结合Conformer建模连续唇部运动的长距离时序依赖。
设计CTC拼音辅助任务与Attention汉字主任务联合训练方案，降低传统级联解码产生的误差。
搭建数据划分、模型训练、Checkpoint管理及Seen/Unseen评测流程，实现CER、PER、SER自动化统计。
通过学习率、Batch Size、Weight Decay等超参数调优，将验证集CER由31.96%降低至10.13%。
IoT设备时序异常检测与预测算法
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch、LightGBM、XGBoost、ONNX Runtimess
面向智能水表、车闸等 IoT 设备运行监测场景，负责多源传感器时序数据的清洗与预处理。
完成缺失值填充、异常值过滤、滑动窗口构造及统计特征提取，为模型训练与评估构建数据集。
采用IsolationForest构建无监督异常检测方案，识别异常用水、设备故障及运行状态异常。
使用LightGBM、XGBoost及LSTM/GRU开展异常分类与趋势预测，完成模型训练、参数调优和效果验证。
使用Precision、Recall和 F1-score评估模型效果，结合BadCase分析定位误报、漏报并优化检测策略。
完成模型轻量化与ONNX Runtime推理优化，配合嵌入式团队进行边缘端部署和设备侧测试验证。
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