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4小时前在线
软件研发
武汉全职 · 300/日 · 6525/月信用一般
工作时间: 工作日19:00-24:00、周末09:00-24:00工作地点:
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个人介绍
我是一名全栈工程师，拥有扎实的后端开发能力与丰富的前端实践经验，具备多端平台开发与系统集成能力，尤其在自动化监测系统建设与数据可视化方面具有深厚积累。
我曾参与多个基于微软 Excel 的项目开发，熟悉 Windows 与 macOS 平台下的 Excel 应用开发流程，具备 Office 脚本、VBA 自动化、以及 Excel 插件定制开发经验，能够高效实现数据导入导出、图表生成、图像识别与分析、动态报表生成等复杂功能。并熟练处理跨平台兼容性问题，在 Excel App 和移动端使用体验优化方面有实战经验。
技术方面，我熟练掌握 Java（Spring Boot）、Vue.js、Node.js，具备良好的数据库设计与优化能力，擅长使用 MySQL、MongoDB、Redis、MinIO 等服务，并在图形识别方向具备一定的 OpenCV 实践，能将图像数据与结构化监测数据结合，服务于智能分析与预警判断。
我注重产品体验与系统可维护性，具备良好的协作沟通能力，能在快节奏项目中高效完成需求落地，推动项目稳定交付。
工作经历
2020-02-01 -至今中科院岩土所软件研发
参与建设和维护自动化监测平台，该平台面向建筑工程、基坑监测、水利设施等领域，支持多类型传感器数据的自动采集、实时处理、预警联动与可视化展示。系统核心能力包括： 数据采集与解析：接入水位计、测斜仪、沉降计、应力计等设备，通过 MQTT、TCP、Modbus、串口等协议实时采集数据，并对接入的数据进行自动解析、校验与入库处理。 智能预警机制：支持自定义分级阈值（预警、报警、超控制），实现实时告警推送（***），并联动视频监控、声光报警等硬件。 可视化大屏与数据分析：提供多维度报表、趋势图、剖面图、3D 工程图等图形展示方式，便于工程单位进行风险研判与数据分析；支持导出 PDF、Excel 等格式报表。 系统稳定性与扩展性：平台基于 Spring Boot + Vue.js 构建，后端集成 MySQL、MongoDB、Redis 等数据服务，具备良好的模块化结构与扩展能力，可按需扩展接入新监测类型或设备厂商协议。 自动生成统计报表：支持按月生成报警统计、单位接入率、监测数据完整率等指标，便于主管部门监管与考核。
2015-09-01 -2020-01-01美国微软总部软件研发
主要参与微软 Excel 在多个平台（包括 Windows、Mac、iOS、Android 以及小程序）的功能开发与维护，聚焦于图形识别、图表渲染、Excel 应用增强模块的实现与优化。具体工作包括： 负责 Mac 端 Excel 中图表组件的开发与性能优化，提升图形渲染效率与用户交互体验； 参与 iOS 和 Android 平台 Excel App 的图形识别功能开发，使用 OpenCV 实现图像预处理、表格轮廓检测与图表结构提取； 推动 Excel 小程序版本的图表模块开发，解决轻量运行环境下的图形兼容问题； 与产品团队合作，制定跨平台 UI 标准方案，统一图表的展示逻辑与交互体验； 采用 C++、JavaScript、Swift、Kotlin 等跨平台技术栈，结合 Skia、CoreGraphics 实现图形绘制与动态更新； 编写自动化测试用例与 CI 脚本，保障图表与图像处理模块在多平台下的稳定性与正确性。
教育经历
2012-09-01 - 2015-07-01宾夕法尼亚大学计算机科学与技术硕士
2008-07-01 - 2012-07-01福州大学计算机科学与技术本科
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作品
本方案面向基础设施监测、工地安全监管、水利工程等场景，解决了人工巡检效率低、监测数据获取滞后、无法实时预警等问题。通过部署各类传感设备（如水位计、倾角计、位移计、轴力计等）并接入自动化监测平台，实现对关键监测点的实时数据采集、远程监控、智能预警与历史分析，大幅提升监测工作的效率与准确性，有效降低人力成本并提升响应速度。 本平台相较于传统监测系统，具备以下技术与业务优势： 多协议兼容：支持 TCP、MQTT、HTTP 等多种数据上传协议，适配各种厂商设备； 高扩展性架构：基于微服务和消息队列架构设计，便于模块扩展与系统集成； 边缘计算能力：支持边缘网关设备进行本地数据预处理与缓存，保障断网期间数据不中断； 多终端支持：平台兼容 Web、iOS、Android、小程序，实现多场景可视化展示与数据联动； 智能分析与预警：内置异常检测与多级预警机制，可按项目配置阈值并推送告警通知； 设备管理一体化：提供设备生命周期管理、运行状态监控与远程参数配置功能； 数据可视化：内置丰富图表与地图组件，支持数据趋势分析、空间分布与历史对比。 产品主要由以下几个核心模块组成： 数据采集层：通过传感器设备采集数据并通过 TCP/MQTT/HTTP 上传； 数据接入网关：采用 C/C++ 实现轻量网关，支持协议解析、边缘处理与缓存； 服务平台层：基于 Java 全栈技术开发，使用 Spring Boot + MyBatis + Redis + Kafka 构建高性能后端； 数据分析与预警模块：基于 Python 实现数据清洗、统计与 AI 异常检测； 前端展示层：使用 Vue.js + Ant Design Vue 构建 Web 管理平台，支持大屏可视化； 移动端：支持 Android / iOS 原生开发与*小程序，用于现场查看与告警响应； 数据库：使用 MySQL 存储结构化数据，MongoDB 存储非结构化监测记录与日志。
02025-07-22 15:14
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