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全栈开发工程师(跨平台与AI)

驻场外包人员
工作年限:14年 意向城市:杭州 浏览:2次 发布时间:近期

技能标签

Python开发 Qt跨平台开发 AI模型部署 向量检索 数据库优化 C/C++性能优化 Node.js服务化 移动端AI集成 Redis缓存 ETL数据处理

专业技能

精通C/C++面向性能优化与跨平台组件开发,掌握Python全栈开发(数据处理、ETL、后端服务、脚本自动化)。熟悉TypeScript/JavaScript全栈开发,具备Node.js服务化开发能力。精通Qt 6/QML跨平台桌面应用开发,擅长多媒体播放合成(时间轴调度、图层叠加、变换算法)。熟悉iOS端侧AI能力集成(人脸检测/跟踪、端侧推理),具备性能优化经验。精通FastAPI/Uvicorn后端服务开发,掌握Redis缓存与MinIO对象存储。熟悉MySQL/PostgreSQL数据库设计与优化,具备pgvector向量检索能力。具备YOLOv8模型训练部署、RAG系统开发经验。熟练使用Git/CMake/pnpm等工程化工具。

工作履历(脱敏处理)

长期从事跨平台应用开发,主导多款桌面端视频动效编辑系统架构设计,实现Qt 6/QML跨平台方案,优化资源加载策略提升30%启动性能。在移动端AI集成项目中,完成人脸检测/跟踪算法对接,通过参数化映射优化动效处理效率。主导后端服务架构升级,采用FastAPI/Uvicorn实现高并发处理,配合Redis缓存降低数据库压力。具备AI工程化经验,完成YOLOv8模型本地部署方案,支持端侧实时推理。精通全栈工程化实践,制定Git分支策略与CMake构建规范,提升团队协作效率。

项目经验(脱敏处理)

PoseLink Editor/Player:主导跨平台视频动效编辑系统开发,采用Qt 6/QML实现macOS/Windows双端架构,设计时间轴调度算法与图层叠加引擎,优化资源打包策略提升加载效率。集成端侧AI能力,完成人脸检测/跟踪算法对接,通过参数化映射实现动效增强。采用pgvector实现向量检索功能,支持RAG系统数据查询。设计自动化构建流程,集成CMake/Ninja工具链,实现跨平台编译与打包。优化内存管理策略,降低端侧推理延迟至150ms以内,提升用户体验。

驻场外包优势

服从性高

严格遵守甲方管理制度

技术扎实

14年项目实战经验

可长期驻场

接受异地项目外派

快速响应

24小时内可到岗

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