李竹良
技术总监
个人简介
- 七年开发经验，四年团队管理经验；服务端全栈开发能力（Java、PHP、Python、C++），熟悉 各种开发范式，解决过各种突发问题
- 上海交通大学机器视觉方向硕士；硕士期间做为研发人员，与欧姆龙公司有过多个算法合作项目；擅长文献理论的代码实现，以及与使用场景的结合
- 对于搭建服务端业务系统有较多经验，包括 SaaS 服务、数据平台、运维平台、监控平台
教育经历
上海交通大学
2011.9 - 2013.3 | 硕士研究生
模式识别与智能控制
上海交通大学
2005.9 - 2008.6 | 本科第二专业
计算机科学
上海交通大学
2004.9 - 2008.6 | 本科学士
材料科学与工程（分子动力学--计算机模拟)
工作经验
研发总监
2014.09 - 现在 | 全程网络科技（上海）有限公司
- 参与公司技术团队的搭建和运营，包含开发、数据库、运维等职能；协助团队成员进行发展规划及KPI设定考核
- 与客户、客服、渠道、财务等业务部门合作，通过系统化、在线化业务流程，提高公司的运营效率，扩大营收
- 负责公司主要产品的架构设计及功能开发；先后重构至三层架构，分布式架构，微服务架构；引入CI/CD，规范开发流程
- 建立数据运营团队，搭建大数据基建，提供日数据报表，推动业务的数字化运营
算法开发
2013.06 - 2014.09 | 欧考商贸（上海）有限公司
- 负责设计与实现，法国工作室到国内工作室的文件传输及图像预处理系统；涉及进程守护、文件多方同步、任务颁发；技术选型 Python, Celery, rsync
- 图像算法方面的预研和原型实现：Matting，图像生成，图像检索
算法研发（实习）
2011.10 - 2012.12 | 欧姆龙上海及京阪奈（日本）研发中心
- 研究基于双相机的快速高精度Alignment算法，最终效果优于市场竞品，达到目标精度0.2um
- 单目视觉的圆筒表面三维重建，相关算法设计及实现
游戏开发程序员
2008.07 - 2009.09 | 上海育碧电脑软件有限公司
- 独立负责 Cloudy With A Chance Of Meatballs PSP 版 UI 界面开发
- 参与完成 Tom Clancy 's Endwar PC 版开发'
项目经验
商宴通
技术负责人
- 功能：为企业提供可定制的 SaaS 化餐厅服务平台，包括对用户用餐行为的管控、监控及供应商的管理
- 技术：2016 年之前，PHP 单点架构；在 2016 年，完成业务模块的拆分，REST 化服务；从 2017 年开始，业务逐步重构至 Java微服务并完成容器化改造，使用 KONG 做为移动端接入统一网关
全程运维监控平台
架构设计及项目管理
- 功能：提供一体化的 CI/CD 管理平台（基于 Jenkins、GitLab 和 Rancher）；提供对容器和应用的监控及告警能力
- 运维平台架构：使用 Jenkins 管理移动端 APP的编译、发布；服务端项目使用 GitLab 进行CI整合
- 监控平台：2017 年之前，使用 Zabbix 进行服务器指标和API 端口的主动监控；之后，使用 Prometheus对应用进行指标监控；所有告警统一收集管控
全程客栈数据平台
架构设计及主程
- 提供一个友好的用户界面，可方便地自定义导出报表格式和图片内容；实现了一个简单的 SQL Parser 来完成有限的自定义查询
- 基于阿里云大数据平台进行离线计算；总数据量在 12TB 左右
全程费控
架构设计、主程及项目管理
- 功能：面向中小企业的费用、流程管理平台，可自定义审批表单、审批流、报表；功能涉及人事、财务、销售等人员
- 后端架构：2016 年之前，基于 Laravel 单节点开发；在2016 年，完成服务拆分，使用PHP+Vue 实现前后端分离，多点部署，统一网关；从2017年开始，重构至 SpringBoot+gRPC 微服务架构，并完成容器化改造
- 数据架构：2017 年之前，自建 Hadoop（2+4），实现动态自定义报表；后期重构至阿里云大数据平台，完全分离业务及数据平台，成本降低 60%，总数据量 3TB 左右
基于单幅标定板图像的快速相机标定算法
研发
- 研究并实现了基于单幅标定板图像的相机标定算法,精度达到了小于 0.3 像素的重投影误差,标定速度及便利性优于主流相机标定方法
线激光辅助的单目物体三维表面重建
研发
- 利用基础的计算机视觉相关知识对系统进行建模标定，可用于测量任意物体的三维表面，精度最高达到0.08mm，重建速度大于1000FPS
- 完整实现了Zhang.的相机标定算法，并根据特定系统情况对其进行优化
Kinect人体骨架识别
研发
- 使用Kinect硬件设备获取场景深度信息，通过HNT及Agex算法处理深度信息获取人体骨架；技术选型：OpenCV、OpenNI、PCL、boost
分布式并行计算下的材料模拟
研发
- 利用四台普通台式机组成小规模集群系统，基于Linux、C++、MPI、FFTW开发并行模拟程序，可以快速有效地模拟大规模材料应力应变关系，加速比达到2.5左右。
- 在项目中完全负责具体的实现部分，包括依据数学模型建立程序结构，具体编码，并行改编以及空间时间的极限优化。
能力清单
开发语言
Java, C++, Python, PHP, JavaScript
架构及中间件
SpringBoot, gRPC, Flask, Laravel, Vue.js
图像处理
经典图像处理理论，机器视觉，双目，opencv, numpy
数据库
Mysql, redis, mongoDB
操作系统
Docker, Prometheus, Linux