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@wang9563 2024-02-20T08:01:24.000000Z 字数 6219 阅读 4159

王俊杰的个人简历

个人简历

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感谢您点开了这个页面查看我的简历，我将在这里介绍我的职业历程，以及我的部分作品，便于您知道我是否符合贵公司的职能需求，对于我没能表述好的地方还望不吝赐教，再次感谢。

个人概况

男 | 汉族 | 1993-01-20 | 170厘米 | 60公斤
工作年限：10年+ 2013年1月开始从事软件开发工作
现居住地：安徽省芜湖市镜湖区
学　　历：大专
户　　籍：安徽省芜湖市
微　　信：w800098
邮　　箱：w800098@qq.com

自我评价

工作经历

2022年7月至今 捷途汽车 | 开发能力中心负责人

  • 负责 Kuberneters 环境运维，DevOps 平台及开发流程搭建
  • 底层框架搭建，技术方案选型评估
  • 探索 NLP 模型应用场景，结合业务构建解决方案 详见捷途汽车项目经验
  • 协同 24 人的开发小组承接捷途数字化项目

2021年1月2022年6月 芜湖储吉信息技术股份有限公司 | 高级软件工程师

  • 主职是在一家车企咨询公司从事软件开发的工作
  • 因个人规划[1]及兴趣方向，业余时间在学习并使用计算机视觉相关技术，且有已交付的项目 详见个人项目经验

2017年4月至2020年12月 三只松鼠股份有限公司 | 技术专家兼架构师 | 离职证明

  • 主要负责公司 OMS PDA 项目功能开发与维护

.NET开发工程师 2017年3月刚回芜湖后，也在一家公司待了近一个月，但因我个人对技术尝试的渴望，希望有个更好的平台去做些实践，遂离职且来到了 三只松鼠 并专注后端开发。最初做 WebForm 上的功能开发与维护，也引入了 MVC 实现模块(DLL)拆分及自动路由，之后在此项目上完成 客服知识库 模块的开发、上线

.NET高级开发工程师 2017年底开始接手 OMS 履约部分的重构工作，并完成部分功能的上线，2018年3月完成全国各分仓上线，进入维护阶段。之后接手 PDA 的重构工作，并于2018年6月逐步上线及推广至全国各分仓，并通过18年双十一 500W+ 订单的校验

JAVA资深开发工程师 2019年因公司技术战略调整，开始学习并使用 Java 来实现 云造 项目，收获颇丰的同时也让我察觉到技术层面的通用性，撇开了之前使用 .NET 造的轮子，更关注于对知名开源项目的深入了解

技术专家兼架构师 2020年部门成立不久的 虚拟架构组 也名存实亡，更多的业务代码开发工作使得没有精力去学习和总结使用到的技术，而我也开始筹划着去一个有更大平台的地方

2013年7月至2017年2月 安徽维思德信息技术有限公司 | 创新产品部主管

  • 参与公司核心产品E助的架构设计，以及该产品的 仓储 电商 门店 PDA B2B 等模块开发维护。
  • 探索新产品方向 微信会员 数据开放平台 BI分析平台，便于同事工作的 授权中心 CRM 工具等。
  • 对新技术的尝试与实践，进行内部员工技术分享。

2013年7月刚拿的毕业证，怀揣着年轻人对未来的迷茫，以及对未知领域的渴望，不知道自己还处于什么水平的我更新了简历，深思熟虑后，我放弃了在上家公司的安逸生活，最终入职了 维思德。第一次接触 RPC 框架，第一次开发控件，第一次接触复杂的ERP业务逻辑 ... ...

2015年3月公司建立创新产品部，由我主导并开展相关工作，研习新的技术，并尝试构建新的产品线... ...

我由衷地感谢在 维思德 学习成长的过程，如今原因种种，我迫切渴望回到我的家乡 芜湖 发展，现在的我仍保留这对未知领域的渴望，希望能再次提升自己的技术水平，并将自己的所学所识更有价值的展现。

2012年11月至2013年7月 合肥宇胜信息科技有限公司 | 软件工程师

  • 从事防伪防窜货溯源查询系统的开发维护。
  • 开发新版产品功能 溯源查询系统 终端采集系统(PDA) 短信查询系统 电话查询系统

2012年11月27日加入 宇胜 项目部，在工作之余努力学习 .NET 相关知识，并于2013年1月加入了研发部，并以一个菜鸟程序员的身份着手开发工作

关于 PDA 项目：经过我反复测试后，优化了数据存储逻辑，极大的提高了性能和安全性，后来由我独立负责该项目

项目经验

捷途汽车

  • 语义检索 Bert Faiss -> Milvus ModelScope RocketQA

评估主流 QA 检索方案，最终采用通过达摩院在 Bert 上 Finetune 后的 QA 模型，用于提取文本特征转向量，再借助 Faiss 实现向量检索，对召回的 topk 数据重新 rank，响应最佳答案或提示相似问题，在小型数据集(50万内)检索效率及质量领先于传统的分词倒排索引方案

  • 语音搜索 NER ASR ModelScope

基于达摩院公开的ASR、NLP模型实现语音转文本、命名实体识别，通过正则匹配时间文本，解析用户实际意图，如 xxx月xxx大区xxx数据，跳转到具体的页面展示对应的数据

  • 文本识别 OCR Paddle

基于飞浆公开的 PP-OCRv3 模型，实现光学字符识别，构建基础服务提供给其他项目使用

  • 热门大模型应用方向探索 OpenAI MidJourney ChatGLM-6B

1、基于 OpenAI 提供的 API 调用 gpt-3.5-turbo 实现 AI 助理，应用与文案生成、开放式智能问答等场景（连续对话成本过高，且 token 受限，考虑评估基于 RWKV 的大模型替代部分 token 过长的场景）
2、基于 MidJourney 的文生图能力（代理转发 Discord 的消息）实现概念图生成，背景图合成等场景（非常依赖 prompt）
3、基于 ChatGLM-6B + 语义搜索，设计 prompt 实现可控智能问答场景（效果不佳，仍然会出现幻觉，浅试 ChatGPT 无此问题，但考虑数据安全，未采用此方案）

  • 营销机器人 JioNLP Ernie Gradio

1、基于 Gradio 及此前搭建的语义搜索服务，快速实现对话机器人功能，并支持业务上传话术库，从而优化营销话术
2、基于 JioNLP 实现联系方式、地址等关键匹配，更新上下文状态，切换符合当下场景的话术，基于 Ernie 实现事件抽取，形成用户画像
3、该项目仍处于话术优化阶段，我也正在探索更优的整体解决方案，也尝试了基于大模型的实现方案（成本过高）

  • 指标计算引擎 Antlr4 Java

考虑的开发人员技能熟悉度，将曾用 .NET 写的指标计算引擎封装成 Java 版，目前应用与驾驶舱的上层指标计算逻辑，初始目的是为了将计算规则与SQL解耦，避免冗长的 SQL 编写各数值列间拼接、嵌套的计算问题，从写 SQL 演变成配指标公式（多维度仍然需要硬编码实现）
因时间成本以下优化方向仍然只在规划中：
1、将多维度计算需求抽象出配置取数形成指标的场景，在配置指标运算规则，最终形成全链路动态化配置（底层宽表数据仍然需要通过系统对接或Excel导入的方式人工处理）
2、参考大数据平台的数据血缘，开发指标血缘，用于展示指标间的逻辑关系，也方便指标开发人员代入数据进行调试，核对指标公式正确性
3、结合主流 异动分析技术解决方案 推导的数据模型，实现异动指标筛选，数值层面的归因分析（下层指标贡献度）

个人

  • 图像分类模型训练及推理 ML.NET .NET5

使用 ML.NET 及 TensorFlow Inception 进行迁移学习，类似 百度 EasyDL 提供的 API，支持不同行业的模型训练及推理，目前已交付并应用于工业中识别某物体的状态，简化版 Demo 可参考我的开源项目 ML.ImagesClassification
支持 Linux/Windows/Docker 等多种方式部署

  • 物体识别模型训练及推理 Yolov5 PyTouch .NET5

使用 Yolov5 框架在 Google Colab 上完成模型的训练，生成 onnx 模型，再通过 .NET5 调用进行推理
支持 Linux/Windows/Docker 等多种方式部署
训练成果可参考 应用于某工业场景下的模型报告，使用 V100 显卡进行推理可达 120 FPS

  • 人脸识别API ArcSoft .NET5

基于 虹软(ArcSoft) 提供的 C++ SDK，使用 .NET5 调用并封装成微服务，对接海康门禁硬件API，目前已交付并应用于某工业门禁系统
支持 Linux/Windows/Docker 等多种方式部署

我在 Github 上的开源项目，基于 MSTSC 连接 Windows 远程桌面，并对其进行封装实现管理多个远程桌面配置的小工具

储吉信息

  • 广汽传祺绩分析系统 Antlr4 Vue2 ASP.NET Sql Server

收集各经销商上报的数据，对区域经营情况进行分析、对标

实践收获
1、掌握 Sql Server 表分区的使用，相比 ShardingSphere4.0 分库分表方案，使用简单且易于维护，相较与多台 RDS 资源利用率更高，IO瓶颈通过隔离物理文件解决
2、基于 Antlr4 定义语法，将业务老师配置的各项指标公式解析并生成 Func，性能同本地方法，用于实时指标计算

  • 捷豹路虎云学堂系统 .NET5 Vue2 Docker

提供给车企经销商在线学习课件、视频的平台

实践收获
1、使用 .NET5 + Vue2 搭建通用开发框架
2、使用 Jekins + Docker 完成项目的自动构建、发布

三只松鼠

  • 千里眼-快递监控系统 Java Mongo Reids 表格存储

对接 7 家常用的快递公司，处理日均 200W+ 的快递轨迹数据，提供数据快递时效报表及异常运单跟进的功能

实践收获
1、因场景中的特殊原因(轨迹漏推、补推延迟)通过 Mongo 开发消息队列机制，替代 RocketMQ 使用
2、定时合并计算轨迹节点数据并归档，数据进 表格存储 后设 TTL 自动过期，参考 Elasticsearch 的 Lucene段合并
3、ForkJoin 和 ElasticJob 的结合使用及踩坑优化

  • WMS-仓储管理系统 Java ShardingSphere Dubbo

提供物流仓库库存、单据管理的业务场景

实践收获
1、使用 ShardingSphere4.0 分库分表，以及避坑方案
2、对业务锁的进一步封装，掌握 aspectj、rx.function 等库的使用
3、使用 Arthas 排除线上阻塞或业务逻辑执行问题

  • OMS-订单管理系统 Winform DevExpress WCF

OMS 的履约部分，提供物流职能审单、仓储发货的业务场景

实践收获
1、对大量操作任务实现并行，缩短响应实践，对 Task 、await/async 的应用有了一定的认识、理解
2、利用 NET Memory Profiler dotTrace 等工具分析并解决线上出现的性能与稳定性问题
3、对 FastReport 与 菜鸟打印组件 快递面单打印部分进行抽象封装，并提供异步打印功能，改造 FastReport 预览界面满足业务控制需求
4、探索功能插件化开发方式，多个开发时更快且避免互相侵入，并开发 VS插件 简化建立插件项目的步骤

  • PDA WinCE AspNetCore

基于 WinCE 设备，提供给物流、工厂、投食店移动处理业务的场景

实践收获
1、基于 Socket 实现 HTTP 的交互，替代 .NET Compact Framework 中的 WebClient，应对更高的性能要求
2、业务的 APM/Trace，并针对慢 SQL 进行性能优化 (索引调整、SQL改造)
3、服务端业务代码热更新，实现业务零停机的更新要求，避免请求中断 (在未跑在 Kubernetes 的项目使用)
4、基于 Redis 的链表实现异步任务生产与消费，缩减业务的响应耗时 (之后分别实现了 Mongo 和 RocketMQ 版)
5、处理 kubernetes 关闭事件，以实现整个服务端零停机的滚动升级

  • 其他实践

1、通过 阿里云OSS 实现客户端/服务端文件更新 (支持热更新)
2、模块编译工具，简化项目模块编译、单元测试操作

维思德软件

  • 维思德百科 MVC4 UEditor

提供对公司核心产品 E助 的使用帮助文档

  • 门店系统 WinForm FpSpread .NET Remoting

提供给门店(直营/加盟/联营专柜)使用，零售/退款/日结、六大促销(满赠/满减/满折/一口价/组合/扩展型)、订货、会员、分析图表等。

  • 微信会员 MVC4 jQuery WEUI

结合门店系统的优惠券、提货卡、会员，展现在微信公众号上的服务

  • 终端采集系统 WinCE WebApi

含仓库盘点、出入库、扫描验货等业务功能

  • 自动任务调度 Windows Service WinForm

独立完成框架开发，并实现了部分任务插件，提供界面进行配置(类似 Windows执行计划任务)

  • 第三方系统对接 对 Api 调用逻辑进行封装，利用泛型简化Request与Response映射

电商平台对接（如1688、有赞商城、自建商城等）
电子面单对接（云栈、圆通、EMS、顺丰等）
仓储代发对接底层架构

  • 采购、财务模块

供应商结算、存货核算等。

  • B2B订货平台

维护 WebForm 版本代码，后来用 MVC4 独立开发了新的版本
自建商城，仅提供给直营和加盟商订货使用，分销商等级折扣，商品、订单管理，订单模板分发等功能

  • BI分析平台 MVC4 EChart

可配置的自定义报表

  • 数据开放平台 MVC4 .NET Remoting

基于 MVC4 + ECharts 实现，独立完成
类似淘宝开放平台，提供 WebApi 以开放ERP中授权访问的数据
提供插件化开放方式，平台自动识别插件并展现相关文档并注册 API 内实现的功能
自动生成 SDK 方便第三方调用
提供 API 测试服务

再一次感谢您花费时间阅读我的简历！若我目前未能达到您的要求，请接收我的歉意，我也会加倍努力让自己更有实力，也祝您寻揽到更合适贵公司相关岗位的技术人员！

王俊杰
2021 年 10 月 12 日

[1] Vision ↩
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