通过低代码的方式配置第三方系统数据源（设备信息、工艺信息、Lot信息等），将数据导入到系统内部，然后根据业务流建立相应的RTD(生产调度系统)规则过滤数据得到生产派工单，支持调用排程算法服务，得到设备机台订单的排程表。 工作描述： - 后端采用django框架，利用DRF快速搭建接口，gunicorn运行server； - 使用zookeeper作为注册中心，对后端服务化拆分; - 使用docker+docker-compose管理部署项目运行环境； - 使用pandas，numpy编写RTD rule, 处理实时海量数据(10G+)，使用多种方案优化代码性能； - 使用nginx做反向代理和负载均衡； - 使用dockerfile打包项目运行环境并优化镜像大小，使用shell脚本实现自动化部署； - 负责项目的日常维护；

AMA系统中将生产工作任务拆分为：定时执行、延时等待、Function、API、Email、数据源、保存和导出等最小执行单元，IF、AND、OR、FOR等逻辑控制单元，并组件化。用户在前端页面拖拉拽的形式组合不同的block，通过连线形成任务流，将现实业务流程通过画布可视化。后台解析任务流画布数据，采用自研的任务流引擎执行任务节点，并提供状态监控，数据实时查看，日志分析等功能。同时将AMA服务化，第三方系统（MES等）通过调用AMA提供的高可用API，自动执行相关工作任务，代替人工程式化作业，提高效率和产品良率。 工作描述： - 后端采用flask框架，利用Restful-API视图类模块化开发，使用gevent的uwisg替代原生app； - 通过调研airflow等第三方流程管理实现方案，结合项目实际需求，采用双向链表、有向有环图、抽象类和依赖注入，设计实现了灵活可扩展的流程引擎，保证了任务执行的高效、准确、可控； - 使用zookeeper集群作为注册中心，对后端服务化拆分 - 使用xxjob作为定时任务服务化平台； - 使用redis sentinel以及cluster集群作为高可用缓存，以及分布式锁方案； - 利用RabbitMQ异步发布日志； - 使用docker+docker-compose管理部署项目运行环境； - 负责项目的日常维护；

这是一个集PC端,小程序,*公众号于一体的B/S架构的物联平台,其核心功能是实时管控设备状态、权限管理、人脸采集和下发、识别记录管理、员工考勤和访客预约邀约。用户通过PC批量导入人脸信息，或使用小程序自主登记，通过平台下发到终端设备，实现门禁、无感抓拍、刷卡通行，终端设备将识别记录实时上传至平台，平台将通行记录以*公众号为载体推送至C端用户，并在此基础上实现考勤功能。平台覆盖企业、校园、社区、工业园、工地等诸多场景，提供测温+安防相结合的解决方案，最大支持10万+设备，目前已接入5K+台 工作描述： - 后端采用flask框架，利用蓝图模块化开发，通过g变量和钩子函数实现文件传输完毕自动删除； - mongdb作为数据库； - 利用python的集合实现权限管理； - 使用redis缓存session，过期键自动删除实现下发开门等短促指令，使用自增作为mongodb集合id； - 利用MQ(rabbitmq/mqtt)下发开门等指令到设备，并结合HTTP实现平台与设备人脸数据的同步； - 局域网模式使用fastDFS存储人脸图片，云平台使用OSS； - 使用rabbitMQ死信及死信队列实现指令定时/延时下发； - 使用nginx做反向代理； - 使用dockerfile打包项目运行环境并优化镜像大小，使用shell脚本实现自动化部署； - 负责项目的日常维护；