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9天前在线
后端开发工程师
成都全职 · 800/日 · 17400/月信用一般
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个人介绍
你好，我是aslcy，毕业于四川师范大学计算机科学学院网络工程专业，拥有近9年的软件开发经验。在这些年里，我积累了丰富的项目实战经验，深耕于后端开发、AI、大数据和云原生技术领域。
我精通 Python 后端开发，熟练使用 Django、Flask 、Fastapi等框架，具备高性能系统设计和架构能力。在深度学习和人工智能领域，我有较强的应用能力，熟悉 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等框架，并有开发 大规模语言模型（如 GPT 系列、BERT 等）和 计算机视觉（如目标检测、图像分类）的经验。
在爬虫技术方面，我熟练使用 Scrapy、Selenium、BeautifulSoup 等工具进行高效的数据抓取和处理。对于 云原生技术，我深入掌握 Kubernetes、Docker、Helm 等容器化和微服务架构工具，具备 CI/CD 和自动化部署流程的经验。
在 分布式系统 和 高并发架构 方面，我有丰富的实战经验，熟悉 Kafka、RabbitMQ 等消息队列，了解 CAP 定理、一致性哈希、微服务架构等分布式设计模式，能够设计和实施高可扩展、低延迟的后端系统。
此外，我还具备一定的 大数据处理 能力，熟悉 Hadoop、Spark 和 Flink 等大数据技术栈，能够在海量数据场景下高效地进行数据处理和分析。
我深信持续学习是保持技术领先的关键，因此我始终保持对技术的热情，关注 DevOps、边缘计算 和 人工智能自动化 等前沿技术，确保能为每个项目提供最优的技术方案和实施方案。
工作经历
2020-08-28 -2023-05-10成都索贝数码科技有限公司后端开发工程师
在公司AI应用部门，我负责开发AI应用软件，并将深度学习内容和框架进行工程化。我的工作涵盖了 Python 后端开发，重点解决高并发系统架构问题，同时在多个项目中应用 GPU 加速 技术来提升模型训练和推理的效率。 具体来说，我参与了多个深度学习模型的工程化工作，包括 卷积神经网络（CNN） 和 循环神经网络（RNN） 等在音频、图像和文字处理领域的应用。例如，在图像处理方面，我利用 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch 等框架进行图像分类、目标检测等任务；在音频处理方面，我使用 Librosa 和 Kaldi 等工具进行音频特征提取和语音识别；在文本处理方面，基于 BERT、GPT 和 Transformer 架构，开发了自然语言处理（NLP）应用，如情感分析和文本生成。 为了应对高并发的场景，我优化了后端架构，使用 FastAPI 和 Flask 等框架构建了高效的 RESTful API，并配合 Celery 和 Redis 实现任务调度与异步处理。同时，结合 Docker 和 Kubernetes 技术，确保系统在云端环境下具有良好的可扩展性与稳定性。
教育经历
2012-09-09 - 2016-06-25四川师范大学网络工程本科
