开发年限：20年

Java/scala： 5 年

VC++： 4年

Python: 3年

BC++： 0.5年

C#： 4年

其他语言：2.5 年

工程技能：

项名

掌握程度

备  注

OO

熟练

OO原则，设计模式之类的问题，估计我是回答不太好的，因为我忘了很多，也不觉得这有多了不起。

AOP

一般

主动去用的情况一般只是做做权限控制，错误日志等，虽然自己用中间语言以动态织入的方式也开发过这种框架。(自己开发这个很简单，只是某项目内部使用，不值一提) 多数时候是被一些开源框架牵着使用。

TDD

熟练

多数时候先写测试，再写代码。有时候自顶向下设计，有时候自底向上，总之先做风险系数最高那个。前者有个优点，顶层模块测试做完了，有时候架构就出来了。这种风格很适合需求跟着感觉走互联网项目。

瀑布

一般

偏好上不喜欢，加上所处数据分析行业通常很少遇到有经验的需求分析师。客户更不知道自己想要什么模型，所以用得少。

数据库/数据仓库

数据库名

掌握程度

备   注

sql server

较熟悉

只是开发人员程度的较熟悉，局限于对一般存储过程，触发器（个人不推荐使用存储过程或者触发器，因为会对测试维护困难，而这点性能完全可以在数据外观层的缓存中优化回来）、事物处理、表分区/简单查询优化等。非DBA水平做标准。

pg

较熟悉

同上

mongo

一般

因为总是忘记其语法，通常用orm代理着用

redis

一般

做缓存，和多服务器并发锁用。

hadoop

一般

习惯spark代理调用

hive

一般

习惯spark代理调用

impala

用过

通常关联hive使用

hbase

用过

通常关联hive使用

cassandra

学用过

只做过一个爬虫项目后放弃

Rabbitmq

、kafka

用过

用于数据存储的负载均衡。

隔离测试工具:

语言

mock工具

掌握程度

备注

python

py mock

熟悉

这个在很多模型计算项目中有点出乎意料的好用，脚本语言无需过重的IOC框架。适合带通常不习惯重框架的算法工程师上手TDD。

java/scala

mockito

熟悉

在应用开发中，我所在的小组通常能达到业务层，数据层接近100%覆盖率。以至于有次一个很久没人用的服务的数据库被误删后，通过重新运行测试来重建数据库，并找到所有多字段唯一约束、默认字段值、初始内置数据等信息。

C#

Moq,NMock

一般

没找到一套好的aop方案，导致需要大量编码，个人对本语言不太想深究了，直接用开源Ioc 注入，凑合着用 。

golang

goMock

用过

作为JetBrains全家桶的IDE粉丝，其配合goland Ide, 效果不错

机器学习算法（AI/BI）

工具库

算法名

掌握程度

备注

自开发

强化学习（遗传算法+自适应拓扑神经网络）（vc++）

熟悉

曾脱产7年c++手写2万余行高度紧凑的中间件算法代码和 2 万余行C#代码的客户端

sklean

一般常用回归、分类算法(python)

用过

主要是自己组员在用，通过竞赛选拔法，同样一个问题，通过不同配置，不同特征提取、预处理和建模算法，找到一套优化流程。

theano

多层感知器（python）

用过

用于开发一个sklearn为主的自动机器学习平台的组成部分。

spark-ml

全部预处理和建模算法。（pyspark）

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