ID:22767
李红霞 程序员 6年经验
2025-06-18
个人介绍:1、带领过20人以上的研发团队,且有0-1组件团队的经验。 2、深厚的技术背景和广泛的了解,能够理解和领导复杂的技术项目和团队。 3、具有领导和管理能力,能够激励和指导技术团队,确保项目按时交付并达到高质量标准。 4、擅长与不同背景和技能的团队成员协作,营造积极的工作环境。 5、良好的沟通和协作技能,能够与非技术团队成员有效地交流,并传达技术信息。 6、能够识别和管理技术风险,确保系统的稳定性和安全性。
项目经验:1. 制定和执行公司的技术发展战略,确保技术与业务目标的协调一致。 2.领导和管理技术团队,包括开发人员、工程师、系统管理员等,以确保高效的协作和团队绩效。 3.多语言开发Java、PHP、Node.js、C#等多种编程语言中具备开发经验,以支持多样化的项目需求。 4.在维护数据库如MySQL和Redis等其他数据库,确保数据的高可用性、性能和安全。 5.设计和维护分布式系统架构,以支持系统的可扩展性和高可用性。 6.在处理优化系统以处理高并发流量,确保系统在负载高峰期间稳定运行。 7.使用Python进行脚本编写和自动化任务,提高运维效率和数据分析能力。 8.配置和管理负载均衡设备,确保流量平衡分布,减轻服务器负担。 9.确保系统和数据的安全性,采取必要的安全措施,包括漏洞修复、安全审计和风险管理。 10.评估新技术和工具,为公司选择合适的技术解决方案,并管理技术设备和软件的采购。 11.提供团队成员的培训和发展机会,确保团队跟上技术发展的脚步。 12.管理技术部门的预算,确保有效的资源利用。 13.与其他部门密切合作,确保技术支持业务目标的实现。 14.产品应用市场调研和分析项目 15.完成过的项目:直播系统、漫画网站、跨境电商 B2B B2C B2B2C、股票分析、ERP 物流系统 (SASS)、游戏、外包
技      能: 其他  
¥400 / 8小时
立即预约
ID:21513
许玉英 .net 和 WPF 架构师 1年经验
2025-06-17
个人介绍:1. 深刻理解了面向对象(OOP)和面向切面(AOP)编程的思想。 2. 熟练掌握c#语言,深入理解C#的 Task 多线程,委托,Linq 等基础知识,非常注重代码编写规范和命名风格,注重代码的可读性,可维护性,没事喜欢阅读优秀的代码。熟悉linq的源码实现。 3. .net 内容扎实,曾经给20人的团队完成30课时的技能培训,并最终出卷子考核。 4. 精通WPF ,完成多个WPF 的复杂桌面应用开发。 5. 分析问题的能力强,解决和重构过大型项目的各种疑难杂症。 6. 沟通能力和责任心强,对自己要求高,经常回顾和反思自己写的代码,寻找改进的空间。 7. 文字描述能力强,编写过三篇发明专利。 8. 具备基本的Linux系统维护能力。
项目经验:OneTest项目是公司最核心的产品,使用场景为安装在测试机上,通过各种仪器的 Session控制仪器对DUT进行测试,OneTest既可以覆盖实验室环境下的芯片的产前 设计测试,也可以支持芯片FT阶段的封装测试,同时支持应用工程师在测试软件上进行测试程序的编写和执行,很大程度上可以解放芯片测试工程师的双手,提升 了芯片研发的自动化程度。 业绩: 1.采用WPF技术,MVVM的框架,完成了OneTest的界面设计和前端框架的设计。 2.使用设计模式中的组合模式,采用流程控制节点(条件节点,循环节点,扫描循 环节点)和内容执行节点,完成后端Testflow执行流程(用户测试程序的编排)的设计 与实现。(类似一个树形数据结构的叶子结点的执行遍历,包含辅助功能比如断点 调试,剪头指向,节点拖携等功能)。 3.采用前后分离的技术(WPF的前端进程和.netframework实现的后端进程)和grpC 协议,完成grpc接口的设计管理和实现。 4.内存泄露问题的分析解决。 5.采用DDD的思想,完成OneTest彻底重构,提升了代码质量。
技      能: .NET  
¥600 / 8小时
立即预约
ID:22344
梁凯 算法工程师 12年经验
2025-06-16
个人介绍:作为某双一流大学的博士研究生,我专注于深入研究人工智能算法、数据处理、软硬件结合以及FPGA电路设计等领域。我的研究旨在探索和解决人工智能与硬件设计交叉融合时遇到的关键技术问题,特别是如何高效地将复杂的人工智能算法映射到硬件平台上,以实现高性能、低功耗的智能计算系统。通过对FPGA等可编程硬件的深入研究,我致力于设计灵活、高效的电路架构,进一步优化算法的硬件实现过程,提升整体系统的处理能力和响应速度。此外,我也在积极探索数据处理技术在人工智能领域的应用,包括大数据分析、实时数据处理等,旨在为复杂环境下的智能决策提供强有力的数据支持。我的研究不仅关注理论探索,更注重实际应用,期望能够通过软硬件的深度融合,推动人工智能技术在多个领域的广泛应用。
项目经验:项目名称:基于FPGA的人工智能图像处理系统 项目概述: 在我的博士研究期间,我主导了一个创新项目——开发一个基于FPGA的人工智能图像处理系统。该项目旨在通过软硬件的深度结合,实现一个高效率、低功耗的图像识别与处理系统,以应对实时图像分析中的挑战。通过精心设计的硬件架构和优化的人工智能算法,我们的系统能够快速准确地完成图像识别任务,为智能监控、自动驾驶等应用提供技术支持。 项目背景: 随着人工智能技术的快速发展,图像处理已成为其重要应用领域之一。然而,传统的基于CPU或GPU的图像处理方案在处理大规模实时数据时面临能耗高和处理速度慢的问题。FPGA以其高并行性和可重配置性,为解决这一挑战提供了新的可能。 项目目标: 设计并实现一个基于FPGA的图像处理硬件架构,优化算法的硬件映射,以提高处理速度和能效比。 开发适用于FPGA平台的高效人工智能图像识别算法,提升系统的识别准确率。 实现软硬件协同设计,通过动态重配置技术,使系统能够支持多种图像处理算法和应用。 项目实施: 硬件设计:我们首先对FPGA平台进行了深入研究,设计了一种灵活的硬件架构,可以根据不同的图像处理需求动态重配置。通过精细的资源管理和流水线技术,大幅提升了数据处理的吞吐量和系统的能效比。 算法优化:针对FPGA的特性,我们重新设计和优化了图像识别算法。通过降低算法的复杂度和精简数据路径,减少了对硬件资源的需求,同时保证了算法的识别性能。 软硬件协同:我们开发了一套软件工具,用于自动将高层次的算法描述转换为FPGA的硬件描述语言(HDL),大大加快了开发周期。同时,通过软件模拟和验证,确保了硬件实现的正确性和稳定性。 项目成果: 该项目成功实现了一个基于FPGA的人工智能图像处理系统,经过测试,与传统的CPU/GPU方案相比,我们的系统在图像处理速度上提升了3倍,能耗降低了50%。系统已在智能监控和自动驾驶原型车上进行了实地测试,展现了良好的实用性和稳定性,得到了合作伙伴的高度评价。
技      能: 其他  
¥1300 / 8小时
立即预约
立即预约
意见反馈