猴哥会七十二变
软件架构师
北京博电新力电气股份有限公司 · 3年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
南京
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
【技术栈】 底层端：精通跨平台C/C++，熟练运用Qt/CMake跨平台框架，擅长编写高复用、可跨Windows/Linux/嵌入式端运行的底层模块。上层端：精通Java（Spring Boot/Cloud）与C#（.NET Core）生态，精通分布式微服务与高并发关系型/NoSQL数据库设计。
【擅长场景】 极度擅长打通底层硬件与上层软件的壁垒。既能用C++开发高性能的边缘计算程序/桌面客户端，又能用Java/C#构建高可用的云端SaaS平台、数据中台或复杂的后台管理/ERP系统。
【解决问题】 解决客户在面对复杂项目时“底层与上层技术栈割裂、多供应商协同困难”的痛点。提供从设备端跨平台C++组件，到后端Java微服务集群的统一架构方案，大幅降低系统集成难度，保障全链路的高效与稳定。
【擅长场景】 极度擅长打通底层硬件与上层软件的壁垒。既能用C++开发高性能的边缘计算程序/桌面客户端，又能用Java/C#构建高可用的云端SaaS平台、数据中台或复杂的后台管理/ERP系统。
【解决问题】 解决客户在面对复杂项目时“底层与上层技术栈割裂、多供应商协同困难”的痛点。提供从设备端跨平台C++组件，到后端Java微服务集群的统一架构方案，大幅降低系统集成难度，保障全链路的高效与稳定。
项目经验
项目名称： 国网电力自动化检测终端及云端协同系统
项目背景： 针对国家电网对电力设备检测的高精度、高并发及复杂现场环境要求，需要构建一套软硬解耦、支持跨平台运行的自动化检测系统，并要求引入 AI 技术提升缺陷识别的准确率。
职责：
1. 跨平台底座研发：作为架构师，采用 C++ (Qt/STL) 为核心构建跨平台底层检测引擎，完美屏蔽 Windows、国产化 Linux (如麒麟/统信) 的底层差异，负责硬件驱动抽象层（HAL）与核心控制逻辑的编写。
2. 多语言全栈集成：使用 C# 开发高响应速度的本地上位机 UI，使用 Java 构建后端数据中台。通过混合编程技术（如 JNI/gRPC）解决 C++ 计算核心与上层业务系统的跨语言通信难题。
3. AI 模型端侧集成：在底层 C++ 架构中完成 AI 识别模型（如 TensorRT/ONNX）的集成与性能优化，保障在资源受限的工控机上实现高效推理。
结果产出：
交付了一套极具鲁棒性的电力检测软件。C++ 跨平台架构使得同一套核心代码无缝部署于不同硬件形态，研发维护成本降低约 30%。系统在国网现场复杂电磁环境下保持数月零宕机稳定运行，AI 辅助检测将漏报率控制在极低水平，直接助力客户项目顺利验收。
项目背景： 针对国家电网对电力设备检测的高精度、高并发及复杂现场环境要求，需要构建一套软硬解耦、支持跨平台运行的自动化检测系统，并要求引入 AI 技术提升缺陷识别的准确率。
职责：
1. 跨平台底座研发：作为架构师，采用 C++ (Qt/STL) 为核心构建跨平台底层检测引擎，完美屏蔽 Windows、国产化 Linux (如麒麟/统信) 的底层差异，负责硬件驱动抽象层（HAL）与核心控制逻辑的编写。
2. 多语言全栈集成：使用 C# 开发高响应速度的本地上位机 UI，使用 Java 构建后端数据中台。通过混合编程技术（如 JNI/gRPC）解决 C++ 计算核心与上层业务系统的跨语言通信难题。
3. AI 模型端侧集成：在底层 C++ 架构中完成 AI 识别模型（如 TensorRT/ONNX）的集成与性能优化，保障在资源受限的工控机上实现高效推理。
结果产出：
交付了一套极具鲁棒性的电力检测软件。C++ 跨平台架构使得同一套核心代码无缝部署于不同硬件形态，研发维护成本降低约 30%。系统在国网现场复杂电磁环境下保持数月零宕机稳定运行，AI 辅助检测将漏报率控制在极低水平，直接助力客户项目顺利验收。
ID:439973
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猴哥会七十二变
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【技术栈】 底层端：精通跨平台C/C++，熟练运用Qt/CMake跨平台框架，擅长编写高复用、可跨Windows/Linux/嵌入式端运行的底层模块。上层端：精通Java（Spring Boot/Cloud）与C#（.NET Core）生态，精通分布式微服务与高并发关系型/NoSQL数据库设计。
【擅长场景】 极度擅长打通底层硬件与上层软件的壁垒。既能用C++开发高性能的边缘计算程序/桌面客户端，又能用Java/C#构建高可用的云端SaaS平台、数据中台或复杂的后台管理/ERP系统。
【解决问题】 解决客户在面对复杂项目时“底层与上层技术栈割裂、多供应商协同困难”的痛点。提供从设备端跨平台C++组件，到后端Java微服务集群的统一架构方案，大幅降低系统集成难度，保障全链路的高效与稳定。
【擅长场景】 极度擅长打通底层硬件与上层软件的壁垒。既能用C++开发高性能的边缘计算程序/桌面客户端，又能用Java/C#构建高可用的云端SaaS平台、数据中台或复杂的后台管理/ERP系统。
【解决问题】 解决客户在面对复杂项目时“底层与上层技术栈割裂、多供应商协同困难”的痛点。提供从设备端跨平台C++组件，到后端Java微服务集群的统一架构方案，大幅降低系统集成难度，保障全链路的高效与稳定。
项目经验
项目名称： 国网电力自动化检测终端及云端协同系统
项目背景： 针对国家电网对电力设备检测的高精度、高并发及复杂现场环境要求，需要构建一套软硬解耦、支持跨平台运行的自动化检测系统，并要求引入 AI 技术提升缺陷识别的准确率。
职责：
1. 跨平台底座研发：作为架构师，采用 C++ (Qt/STL) 为核心构建跨平台底层检测引擎，完美屏蔽 Windows、国产化 Linux (如麒麟/统信) 的底层差异，负责硬件驱动抽象层（HAL）与核心控制逻辑的编写。
2. 多语言全栈集成：使用 C# 开发高响应速度的本地上位机 UI，使用 Java 构建后端数据中台。通过混合编程技术（如 JNI/gRPC）解决 C++ 计算核心与上层业务系统的跨语言通信难题。
3. AI 模型端侧集成：在底层 C++ 架构中完成 AI 识别模型（如 TensorRT/ONNX）的集成与性能优化，保障在资源受限的工控机上实现高效推理。
结果产出：
交付了一套极具鲁棒性的电力检测软件。C++ 跨平台架构使得同一套核心代码无缝部署于不同硬件形态，研发维护成本降低约 30%。系统在国网现场复杂电磁环境下保持数月零宕机稳定运行，AI 辅助检测将漏报率控制在极低水平，直接助力客户项目顺利验收。
项目背景： 针对国家电网对电力设备检测的高精度、高并发及复杂现场环境要求，需要构建一套软硬解耦、支持跨平台运行的自动化检测系统，并要求引入 AI 技术提升缺陷识别的准确率。
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1. 跨平台底座研发：作为架构师，采用 C++ (Qt/STL) 为核心构建跨平台底层检测引擎，完美屏蔽 Windows、国产化 Linux (如麒麟/统信) 的底层差异，负责硬件驱动抽象层（HAL）与核心控制逻辑的编写。
2. 多语言全栈集成：使用 C# 开发高响应速度的本地上位机 UI，使用 Java 构建后端数据中台。通过混合编程技术（如 JNI/gRPC）解决 C++ 计算核心与上层业务系统的跨语言通信难题。
3. AI 模型端侧集成：在底层 C++ 架构中完成 AI 识别模型（如 TensorRT/ONNX）的集成与性能优化，保障在资源受限的工控机上实现高效推理。
结果产出：
交付了一套极具鲁棒性的电力检测软件。C++ 跨平台架构使得同一套核心代码无缝部署于不同硬件形态，研发维护成本降低约 30%。系统在国网现场复杂电磁环境下保持数月零宕机稳定运行，AI 辅助检测将漏报率控制在极低水平，直接助力客户项目顺利验收。
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