1，安装包部署软件系统，调试配置文件，解决密钥接口2，数据库连接管理，调试数据库连接配置3，用户管理，部门配置，角色定义，权限管理4，目录管理，模板管理，报表制作，发布

数据集市类项目功能包括源系统的数据调研、卸数开发、数据装载、数据标准化、数据汇总、数据分发、数据展示。报表类系统项目功能主要是数据的汇总及加工处理。负责MySQL、oracle、DB2和离线数据库的调优工作

在必要的环节“本部分内容旨在概述相关事项的基本情况与总体考量。后续将根据具体要求和实际进展进行动态调整与细化落实，以确保各项工作的有效衔接与平稳推进，达成预期效果。”取必要的措施，是确保工作顺利推进的必要保障。要抓住重点，突出重点，在重点领域和关键环节上找准着力点和突破口，为实现预期目标创造有利条件

1.指标签模型建设,如消费业务分类(基础、行为、资产、渠道、前端、信用、风险),计算分类(原子、派生、衍生) 变化分类(模型预测、综合计算、规则计算、基础特征)等等 2.三方数据解析,总行数据纵横项目(根据中国银行总行标准,进行源系统各个中心各个表各个字段的命名,码值,词根校验) 3.业务的各类需求分析与调研 4.三循报表开发:佣金类报表、财务报表、金融机构类报表、区域中心报表,开发Gbase游标程序(复杂)、个贷的二次营销客户名单 提供,风险决策数据程序开发 技术栈：hadoop、Hive、Impala、Oracle11、三循报表工具、Gbase数据库、Shell

作为网格化智能服务平台的核心数据架构师与ETL专家，负责从多源业务系统（CRM、信贷、财富管理等）抽取、清洗、转换数据，构建网格化数据资产体系，并支撑客户/机构/网格等多维度指标计算，最终输出至平台可视化查询系统。 核心职责 1. 数据整合与ETL开发 源数据处理： 对接CRM、零售、小微、对公、财富管理系统、外部数据平台等，设计增量/全量同步策略 处理结构化与非结构化数据（如GIS坐标、客户画像、交易流水等） 解决跨系统数据一致性问题（如客户ID映射、时间窗口对齐） ETL流程优化： 开发高效SQL作业，处理TB级日增量数据 优化调度依赖，确保T+1数据准时交付 监控数据质量，修复异常数据 2. 网格化指标计算 多维度统计模型： 基于客户（C端）、用户（B端员工）、机构（网点）、网格（LBS围栏）四大维度设计指标 开发复合指标（如“网格内贷款渗透率=贷款客户数/网格总客户数”） 支持实时+离线计算模式（如实时客流统计 vs. 月度资产汇总） 高性能查询优化： 使用预聚合+物化视图技术，确保千万级数据秒级响应 设计时间回溯功能（如查看历史某月网格状态） 3. 数据治理与架构 数据建模： 设计星型模型，关联业务实体（客户↔机构↔网格） 维护数据字典，标准化200+字段定义（如“网格ID=行政区划码+层级标识”） 数据治理： 制定数据分级策略（P1~P3敏感等级） 落地血缘追踪，标记指标来源（如“存款余额←财富系统+对公信贷”） 治理元数据，保障业务人员可自助理解数据含义 4. 全栈运维支持 从采集到展示的全链路管理： 部署数据管道 优化数据库性能（分区表、索引策略） 协助BI团队配置指标可视化逻辑 硬技能： 精通SQL（Oracle/MySQL），能编写复杂分析函数 掌握Python/Shell自动化脚本开发 熟悉数据仓库建模（Kimball维度模型） 了解GIS数据处理（如GeoHash编码） 软技能： 独立工作能力（全流程负责数据板块） 跨系统沟通（协调业务部门明确指标口径）

1.本方案面向短视频领域创作者，大幅降低了制作视频的时间，实现降本增效 2.相较于市场常规方案，AI自动剪辑视频的精度不够，我们能达到90%以上 3.前端：React/Vue.js构建用户界面 后端：Python/Node.js处理业务逻辑 数据库：MongoDB/PostgreSQL存储项目和用户数据 云服务：AWS/阿里云用于视频存储和处理 智能场景检测：基于计算机视觉算法自动识别关键画面 语音识别转写：集成讯飞/百度语音API进行语音内容分析 自动字幕生成：支持多语言字幕提取和嵌入 智能剪辑算法：基于内容重要性评分的自动剪辑系统

统一营销活动平台，采用微服务架构及OB数据库，实现活动的展示灵活可配置化，支持活动页面内容、活动抽奖规则全可配置，配套多种活动类型，提升精细化营销、运营能力，为客户日常维系、客户粘性的提升提供必要支撑。负责营销活动后端接口开发、活动对接小程序、手机银行等多平台，对接客户权益发放（微信立减金、现金红包、积分、微黄金、代金券、数字人民币红包等）。 配置营销活动、进行系统内活动日常问题处理，配合线上问题排查及参与突发事故的问题排查、溯源、提供问题解决方案。

1、面向医院信息科，解决信息科工作效率低（操作后台易出错，操作慢），临床科室不满意 2、针对医院信息科，各LIS PACS OA 服务器监控，各机房温度监测并微信或短信即时通知，通过 阿里云 或 联通 给患者推送检验结果通知，PACS 取结果通知，院内会诊 和 危急值 短信通知 等。 3、C# WINFORM，采用两层架框，面向对象程序开发。

场景： 公司是做社交电商的，一些业务场景会给用户发各种类型的收益，然后用户在app上可以看到自己的各种汇总收益及收益明细。 在项目运营初期，用户数少、收益明细少，所以用户在app获取收益汇总时不会有性能相关的问题。然后随着用户数量的增加，业务的扩展，用户收益数据越来越多，用户每次访问收益汇总信息时，实时的通过sql汇总查询会遇到性能问题。 解决方案： A：离线汇总+缓存 B：汇总表+业务逻辑实时【消息队列等】写入到汇总表 C：mysql+ maxwell+kafka实时计算 方案分析与选择： A 方案问题： 实时性不足，用户获到收益后，明细存在但却没有加到汇总信息中。而且业务中有使用可用余额支付的场景，无法完全满足用户及业务的需求。 B 方案问题：业务耦合，每个业务线都要关注数据实时问题。 业务线多了的话有可能会遗漏部分场景。 C 方案：业务解耦，业务开发时无需过度关注收益汇总问题。实时性较强，收益数据正常产生到用户看到基本在毫秒级别 具体操作： https://blog.csdn.net/Allenzyg/article/details/107248097?spm=1001.2014.3001.5502

日志查看与导出系统，使用QT框架开发 1.运用多线程查看与导出日志 2.系统存储使用的DB数据库 3.日志支持排序、筛选与导出 4.导出可以指定导出多天或一天 5.日志支持翻页查看 6.日志为模块开发，关闭日志会自动清除缓存