技术栈
- react/ts/sass/less/tailwindcss/styled-components/Linaria/webpack/vite ，前端主流轮子和基本配置大多都用过或了解，经常搞的优化也做过。更熟悉 react ，vue2/vue3 只在接手的老项目里接触过，没咋使用过，熟悉程度只限于正常页面能直接上手撸。
- 框架：umi/qiankun ，了解微前端。最近在看 next.js ，之前就想搞，但是无奈公司项目业务以及领导技术选型要求限制，一直都没正经上手实战过。
- 业务涉及过 echarts 和 codemirror ，之前做过 2D/3D 项目，接触过 three.js 和 pixi.js ，但没有深入了解过，不是正经的图形学工程师，对于 webgl 也只限于 api 程度。
- 前几年做过 iOS 原生(oc)，参与过 app 原生模块化，写了很长一段时间 RN ，做过企信小程序，接触过 taro ，搞过 H5 组件库和 jsbridge 、WebView 容器等，不过都是旧黄历了，再上手得再看看文档和更新点。
- 项目经验偏向 b 端，但也做过对外开放的业务，DAU 上万的模块也做过的，有国际化和财务项目经验。
- 不挑业务范围，但一直想进 web3 ，之前看过 dapp ，也有信心能快速搞懂 web3.js 和 ether.js ，奈何腿短进不去 o(╥﹏╥)o
联系方式
- 邮箱：bGw2Nm9rQDE2My5jb20=
- wx：aHVhc2hlbmctd2Fsa2Vy
其实手上也有几家其他小厂的 offer ，但是 s 只有只有特赞允许我远程所以就接了。公司是搞 agent 的，有没有人知道这家公司怎么样。不过入职的是全栈开发实习生。实习工资是 200 一天不过我主要是想为了学习的
]]>2.AI 研究生,科班出生,专业对口
3.三段实习经历.(OgCloud+喜马+世界 50 强外企 The Home Depot)
具备游戏娱乐，跨境电商，AI Agent ，基座模块经验
实习半年开始都是独自负责 AI 模块
4.AI 项目集:https://github.com/Formyselfonly?tab=repositories
5.大模型（长上下文）领域 SCI 论文:https://ieeexplore.ieee.org/document/10508558
6.工作经验丰富的应届毕业研究生
7.一系列 Github 作品集 Demo,面试可展示
技术栈:
1.后端&数据库
FastAPI+
langchain 系列/dify/ragflow/langflow+mysql/postgre/mongodb/supabase+sqlalchemy
2.前端
react+Vite+Axios
3.模型 API 接口熟悉
ollama(本地部署情况)+openai+deepseek+aws bedrock
为什么我想找个 Remote(AI+Fullstack or AI+Backend Engineer):
1.我有一些 Web3 的项目 Demo,并且有半年 remote 的经验
想找个 AI Web3 的工作,期望薪资 15k/月
2.看好 W3 领域,通过这个赚到了自己的第一桶金,并且未来也是坚定的价值投资者
与其做一个投资者,不如做一个开发者和建设者,所以我自己也尝试了链上 Wallet Agent 的项目开发.
3.线下坐班 25k/月但是大城市生活成本高,周围也没认识的朋友,做了半年不太习惯,试用期辞职了.
还是喜欢 remote 的工作,可以回老家和朋友一起待着,那种工作氛围更适合我. ]]>
从业 11 年，目前在一家比较稳定的公司担任技术架构师，一直在 coding ，目前有一定的空闲时间，想尝试一些远程或者兼职工作，为以后做一些打算
技术栈
- 后端:
- 精通 Java ，熟悉基于 Spring 生态相关的主流框架
- 熟悉 Go 、Python 语言，可以基于 Python 从事一些爬虫、脚本、AI Agent 等工作
- 前端:
- 熟悉 Vue 、uniapp 等前端框架，能够处理一些特别复杂的前端工作
- 中间件:
- 数据库: Mysql 、MongoDB 、CK 、Redis 、ES
- 消息队列: RocketMQ 、RabbbitMQ 、Kafka
- 注册中心: Consul 、Nacos
- 负载: Nginx
- 运维:
- 熟悉容器化相关技术
- 熟悉 Shell 脚本
- 熟悉相关运维命令，能够独立部署和运维项目
- 其他
- 目前公司也在从事 AI 相关领域，RAG 相关工程、AI 智能体也有涉猎
联系方式
- 邮箱: c2NvbjA4NDZAZ21haWwuY29t
- tg: Y29uc3VsMTIy
关于本人： 2016 本科毕业于某 985 ，计算机专业。8 年工作经验，最近 6 年工作主要在大数据领域。 个人比较擅长数仓建模，SQL 调优。有过多个从 0 到 1 的数仓搭建经验。有数仓迁移（私有云到云原生平台）经验。 Guava/Apache Gravitino 的项目贡献者。(主要是一些 Bug Fix 和 Enhance 的 PR)
语言：Java/Python/Scala 大数据：Hive/Spark/Kafka/ElasticSearch/Doris/VectorDB/....
希望找一个有双休/有业务发展前景/更靠近 C 端的数据开发岗位。
可以在下面留言也可以通过邮箱联系我：
YW5nLm1hLm1hcnRpbkBnbWFpbC5jb20=
]]>有老哥可以帮忙内推吗？
顺便问下, 现在字节的招聘是冻结了吗? 我之前投字节的岗位(特别是珠海的岗位), 都石沉大海了 ]]>
📍 深圳 / 广州 / 杭州 | 📩 charslee013@foxmail.com | 💻 GitHub
我能帮你：把 AIGC 和 Agent 能力从实验原型，变成稳定、可扩展、高可用的工程服务。
为什么选择我？
我专注于AIGC 工程闭环——从模型训练、自动标注、服务封装到高并发调用，拒绝 Demo 级交付。
-
端到端 LoRA 产线建设者
从 0 搭建自动化训练流水线，集成 VLM + JoyCaption 自动标注、分层冻结训练、队列调度与产物管理，月产 300+ 可商用模型（ SDXL 2h / Flux.1 6h ），支撑图像生成、风格迁移等多业务场景。 -
Agent 平台实战派
重构 ReAct 主循环与 MCP 工具注入体系，实现 Plan–Action–Observation 闭环与终局兜底机制，在 GAIA-Text-101 测试中达到 70% 准确率，推理链路鲁棒性 ≥99.5%，适合对可靠性要求高的业务。 -
工作流产品化推动者
基于 FastAPI 将 ComfyUI 工作流自动映射为 RESTful API ，通过规则引擎实现「配置 → 模板 → 发布」闭环，支持高并发调用、进度追踪与错误回溯，已用于企业级图像处理服务。
代表项目（可直接体验）
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AItools-showcase
一站式 AI 图像平台，集成文生图、扩图、去水印、风格迁移等功能，开箱即用，支持批量处理。 -
CognitiveKernel-Launchpad
多智能体推理启动包，含 Gradio UI 与 GAIA 验证链路，5 分钟部署 ReAct + MCP 推理框架，适合快速验证 Agent 能力。 -
Wan2.1 Interior Design LoRA
专业室内设计模型，空间逻辑强、风格一致，使用professional interior design photography with balanced lighting...作为核心触发词，推荐搭配 res_2s + bong_tangent 采样器。
技术栈（全生产验证）
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AIGC：LoRA / ControlNet 、Stable Diffusion （ SDXL / Flux.1 dev ）、SAM2 分割、VLM 自动标注（ JoyCaption ）、模型蒸馏、图像/视频批处理
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Agents：ReAct 范式、MCP 、Function call 、上下文压缩、RAG 检索
-
Infra：FastAPI / RESTful 、Redis 、MySQL 、Docker 、阿里云 FC （ Serverless ）、OSS/NAS
我期待的合作
- 公司类型：500 人以上企业，正在搭建 AIGC 产线、Agent 平台或生成式 AI 产品
- 工作方式：Onsite （深圳 ≈ 广州 > 杭州），不接受远程
- 团队文化：重视工程落地与系统可维护性，拒绝纯调参、纯 POC 或 996/大小周
如果你希望有人能把 AIGC 真正变成稳定服务，而不是停留在 Notebook 里——
欢迎联系，一起打造可规模化、可运维、有价值的生成式 AI 产品。
联系方式: charslee013@foxmail.com Or bG9uZ19zb3dyZAo=(绿泡泡)
]]>- 地点：上海（接受合适的远程）
- Email：dmlvbGV0X2RheUBsaXZlLmNvbQ==
- github: https://github.com/violet-day
经历概览
- 工作 10 年经验
- 全站工程师->架构师->算法工程师
- nodejs 、java 、python 都涉猎，因为架构师身份，语言本身精通一般，中间件相对熟悉点
- 对编码和学习能力比较自信
- 能快速理解业务，对复杂业务有抽象能力
- 熟悉微服务，算法，对话机器人相关技术
求职意向
base 上海 or 远程都 ok
]]>学历：大专 \ 13 年工作经验 \ 薪资要求 20k 左右 Email：bGljY3dvcmtAMTI2LmNvbQ== (Base64)
GitHub：github.com/licc168
技术栈
- 具备从前端到后端的完整开发能力，自动化部署，成功实现从设计到上线的全流程管理，确保系统高效稳定
- 后端：重度使用 Java 、mysql 、Oracle 、Redis 、Kafka 、Docker 、python
- 前端：vue 、react 、nextjs 、uniapp
- 富有自我驱动意识，善于研究新技术并应用于项目中以提升团队效率
个人作品
- 知识卡片生成工具: https://any2card.com
- 相册云共享: https://xiangce.space
- 英语消消乐小程序：
- 盘搜： https://pansou.ink
- 多年海外云游戏/语音房/1v1 社交业务开发经验
- 作为服务器负责人从 0-1 搭建项目并开发上线经验
- 熟练使用 golang 、常用的数据库如 mysql 、redis 、postgresql 等
- 注重代码的可维护性和扩展性，有自我要求
- 技术栈: golang 、k8s 、mysql 、postgresql 、redis 、微服务
求一个在广州或远程的工作，web3 相关的也行，最近无聊也想捣鼓一个 web3 和 ai 的东西 本人工作认真负责，能独立完成开发任务
]]>已经有了大厂 offer 但是不想去仅用来支撑证明
]]>🛠️ 经历概览
- 5 年 C# 服务端开发经验，今年起深度转向 Go 技术栈。
- OpenTelemetry 贡献者，参与 Collector 持久化队列的可靠性重构。
- 技术写作：发布《从 CSP 到 G-M-P：Go 并发全攻略》，系统沉淀 Go 并发实践与工程经验。
- 工程习惯：注重性能优化、可维护性和可观测性，具备云原生体系下的实战经验。
🎯 求职意向
正在寻找能够深入应用 Go 技术栈、并和团队共同成长的工作机会，欢迎联系交流！
]]>简介：
安防行业音视频领域 10 年工作经验，先后参与 IPC 、NVR 、播放器前端产品线、后端产品线、客户端 C++开发；
工作技能：
熟悉音频采集和编码，视频采集、前处理、编码、封装、传输、解码、渲染流水线开发；
熟悉基于 FFmpeg 、ZLMediakit 多媒体流水线开发；
熟悉流媒体协议 GB28181 、RTSP 协议开发；
熟悉安卓 NDK 、iOS 和 Windows 全端原生 C++ 开发流程；
熟悉 H.264/H.265 混合编码模型框架（分区、预测、转换、量化、熵编码）；
项目经历：
1.家庭安防播放器
负责基于 FFmpeg 、ZLMediaKit 多协议接入（直播、云回放）、音视频解码流程开发；
使用原生 C++ (Android/iOS/Windows 全端) 开发核心播放器模块，解决跨平台兼容与性能优化问题；
负责直播和云回放的智能码流预加载功能开发，实现“视频秒开”；
负责 ZLToolKit 网络库 TLS1.3 0-RTT 的功能开发，节省 TLS 握手时延；
修复 ZLMediaKit 媒体库 HTTP 代理 bug ，并提交至开源项目 pull request： https://qithub.com/ZLMediaKit/ZLMediaKit/pull/4219;
负责 ZLToolKit 网络库 IPv6 视频拉流功能开发，实现 IPv6 单栈网络的播放功能；
负责高性能全局运动估计算法开发，用于检测云台转动，从而精确计算云台控制时延。
2.基于海思 3535/3536 NVR 产品开发 负责 NVR 端流媒体服务器开发，支持多平台（海思 SoC 、x86 、MStar ）；
实现 GB28181 、RTSP 协议，开发 PS 流媒体封装,完成摄像头对接与互通。
3.基于联咏 IC 的运动相机 / IPC 项目
负责运动相机与 IPC 产品的拍照、录像功能开发；
实现视频采集、H.264/H.265 编码、封装打包及网络传输的流水线开发；
开发 RTP 流媒体打包模块，实现视频流的高效传输；
完成 AAC 音频编解码，并实现基于 Sphinx 语音声控、Type-C 外置声卡功能；
参与 ISP 调优与图像质量优化工作，并完成数字负片（ DNG ）功能开发；
3.基于 TI DM8168 的视频会议平台
开发并维护视频会议的画面合成、多路适配、多格式编码功能；
实现音频编解码，支持混音与多终端适配。完成视频边框、台标、横幅等叠加功能开发，增强会议场景化体验。
其他
软考高级（系统分析师）
找一份余杭/西湖市区、远程的研发工作。
期望薪资：36 ～ 48w ；
最快一个月内到岗；
联系方式，绿泡泡：aUNoZW53aW4= ]]>
三年多经验，前端转全干，详细内容请见上面的简历。求各位大佬指点迷津：
- 初版简历，比较粗糙，应该如何优化？
- 技术方面有哪些不足之处，如何改进？
- 根据我目前的情况，怎样准备面试更好？
TS/Go 方向，React/Node/Java 有实际工作经验，目前个人业余时间在学 Go ，如果有机会也愿意转。
自知水平一般，不够聪明，还算靠谱，曾经很卷，后来躺了，现在主打一个能干活。GitHub 里都是些自娱自乐的个人习作，没什么拿得出手的项目，就不献丑了。
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