莫小凡
java开发工程师
宁波易简科技技术有限公司 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
郑州
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
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技术能力
主要使用 Python、Java 进行开发，熟悉 NumPy、pandas、OpenCV、PyTorch、Ultralytics YOLO 等工具，具备图像处理、目标检测、数据清洗、模型训练与推理评估经验。熟悉 FastAPI、Spring Boot、MySQL、SQLite、SQLAlchemy 等后端技术，可完成 REST API 开发、数据库操作及大模型接口对接。具备 Word、Excel 批量数据处理和 Python 自动化脚本开发经验，熟悉 Git、Linux、SSH 及服务器部署调试。了解 C/C++ 基础，具备独立分析需求、开发功能和排查问题的能力。
项目经验
1. **LoongInspect 智能设备检修系统**：负责 FastAPI 后端开发，实现 PDF 文档解析、知识检索、Ollama 大模型问答、图像诊断接口及 SOP 流程管理，完成前后端和模型服务联调。
2. **工业缺陷检测算法项目**：基于 PyTorch、YOLO11n 完成图像数据处理、标注转换、模型训练、评估及推理可视化；设计数据增强策略筛选方法，在两个公开数据集实验中分别节省约 27% 和 16% 的 GPU 训练时间。
3. **Python 办公自动化项目**：开发 Word 与 Excel 双向批量数据转换工具，实现调查表信息提取、字段匹配、数据清洗及文档模板自动填充，提高重复性数据处理效率。
2. **工业缺陷检测算法项目**：基于 PyTorch、YOLO11n 完成图像数据处理、标注转换、模型训练、评估及推理可视化；设计数据增强策略筛选方法，在两个公开数据集实验中分别节省约 27% 和 16% 的 GPU 训练时间。
3. **Python 办公自动化项目**：开发 Word 与 Excel 双向批量数据转换工具，实现调查表信息提取、字段匹配、数据清洗及文档模板自动填充，提高重复性数据处理效率。
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莫小凡
java开发工程师 · 1年经验 · 宁波易简科技技术有限公司
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技术能力
主要使用 Python、Java 进行开发，熟悉 NumPy、pandas、OpenCV、PyTorch、Ultralytics YOLO 等工具，具备图像处理、目标检测、数据清洗、模型训练与推理评估经验。熟悉 FastAPI、Spring Boot、MySQL、SQLite、SQLAlchemy 等后端技术，可完成 REST API 开发、数据库操作及大模型接口对接。具备 Word、Excel 批量数据处理和 Python 自动化脚本开发经验，熟悉 Git、Linux、SSH 及服务器部署调试。了解 C/C++ 基础，具备独立分析需求、开发功能和排查问题的能力。
项目经验
1. **LoongInspect 智能设备检修系统**：负责 FastAPI 后端开发，实现 PDF 文档解析、知识检索、Ollama 大模型问答、图像诊断接口及 SOP 流程管理，完成前后端和模型服务联调。
2. **工业缺陷检测算法项目**：基于 PyTorch、YOLO11n 完成图像数据处理、标注转换、模型训练、评估及推理可视化；设计数据增强策略筛选方法，在两个公开数据集实验中分别节省约 27% 和 16% 的 GPU 训练时间。
3. **Python 办公自动化项目**：开发 Word 与 Excel 双向批量数据转换工具，实现调查表信息提取、字段匹配、数据清洗及文档模板自动填充，提高重复性数据处理效率。
2. **工业缺陷检测算法项目**：基于 PyTorch、YOLO11n 完成图像数据处理、标注转换、模型训练、评估及推理可视化；设计数据增强策略筛选方法，在两个公开数据集实验中分别节省约 27% 和 16% 的 GPU 训练时间。
3. **Python 办公自动化项目**：开发 Word 与 Excel 双向批量数据转换工具，实现调查表信息提取、字段匹配、数据清洗及文档模板自动填充，提高重复性数据处理效率。
案例展示
LoongInspect智能设备检修系统
LoongInspect是一套结合大语言模型、知识检索和图像识别的智能设备检修系统，面向设备故障查询、维修知识获取和标准化检修流程管理等场景。 项目中主要负责后端系统开发，采用Python、FastAPI、SQLAlchemy和SQLite实现业务接口、数据管理及服务对接。系统
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