张赛东/男/岁
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教育经历
获奖
参与
2018年进入中国高校计算机大赛移动应用创新赛复赛（全国top200）
求职意向
期望工作
iOS开发工程师
期望地点
珠海
工作经历
2018/06 - 2018/09
公司: 江西萍乡某公司
职位: iOS开发工程师 | 工作性质: 实习 | 地点: 江西萍乡
老来宝iOS旅居软件开发，本科假期时自主参与该实习工作。
专业技能
外语能力
编程技巧
Swift：
熟练Swift编程，阅读了许多Swift相关书籍，关注Swift语言和相关技术的发展，能够使用Swift进行实际项目的开发，对Swift编程有浓厚兴趣。
Python：
习惯使用Python进行快速原型开发，上线前数据验证等工作; 熟悉使用Scrapy进行数据抓取及数据分析工作; 熟悉使用Python进行图片或其他资源的爬取。
SQL：
熟悉常用的SQL操作命令，能够编写多数业务场景下的SQL语句。
Shell：
能够熟练运用日常Linux命令，并编写简单的Shell脚本程序。
数据结构与算法：
熟悉常用的数据结构如线性表、散列表、栈、队列、树、图等。熟悉常用的算法如排序、贪心、动态规划、近似、字符串匹配、树和图算法等，能够熟练使用C++标准库解决问题。
其他：
对Objective-C、Java、JavaScript、C#有一定经验；能够编写C/C++程序，且基础扎实；对汇编、PHP、Ruby、MATLAB、Kotlin、Dart等语言有所接触。
交互设计
素材处理：
使用Adobe旗下的PhotoShop、Illustrator、Premiere、After Effects等软件进行项目的素材处理。
原型设计：
使用Sketch、Mockplus、Adobe XD、墨刀、摹客等软件进行项目的原型设计。
项目经历
1. 学习和研究许多iOS相关的框架，将优秀的框架用于实际的项目开发;
2. 使用SwiftLint规范代码，使自己拥有好的代码编写习惯;
3. 使用Git进行代码托管，且方便团队成员之间的协同合作;
4. 使用Cocopods对项目进行模块化，提高开发效率;
5. 搭建项目的自动化测试工具，帮助提高团队效率;
6. 对机器学习和增强现实等相关技术有一定的了解;
7. 独立开发了一款基于AI和AR技术的文物交互式相机App且上架;
8. 独立开发了若干个iOS软件，且对一些iOS项目进行过维护工作;
9. 在校期间参与了若干个省级科研项目，发表论文一篇，申请软件著作权一份;
10. 熟悉许多github上的iOS知名项目，具有一定的iOS开发能力;
11. 将图像识别、目标检测、神经网络等机器学习技术运用到了实际开发中;
12. 使用Python爬虫爬取网络上的图片，将爬取的图片整理成数据集，供机器学习模型训练使用;
13. 使用Swift Perfect搭建服务器并成功部署至阿里云服务器，且公网能成功访问;
14. 使用Hexo搭建个人博客并绑定至所购买的域名，且持续更新博文;
15. 使用gitbook创建书籍并与github关联，且发布至个人博客;
16. 在项目中合理使用SQLite.swift、Realm、Core Data等进行项目的数据库操作;
17. 在项目中合理使用URLSession、Alamofire、Moya、RxAlamofire、SwiftyJSON、HandyJSON、ObjectMapper等处理网络请求与JSON解析;
18. 在项目中合理使用RxSwift、RxCocoa、NSObject+Rx、RxGesture等进行函数响应式编程;
19. 在项目中合理使用MVC、MVP、MVVM等开发模式;
20. 在项目中使用URLSession等完成文件的下载，使用FileManager完成文件的解压、遍历、写入、移动等各种操作，且注重有关文件的清理工作（如压缩包清理）;
21. 独立制作开源框架InterfaceKit，同时支持iOS、macOS、tvOS和watchOS全部四个平台，可通过CocoaPods、Carthage、Swift Package Manager和手动集成等多种方式进行安装。使用Jazzy为该框架生成代码解释文档。使用Github Action workflows对该框架进行持续集成且状态为passing。
自我评价
具有较好的自学能力，项目经验充实，与人沟通能力较强，有着很好的与人合作能力。
现在的目标是成为一名优秀的iOS开发工程师，主要从事移动应用开发的开发工作。有着良好的移动应用开发经验，熟悉Swift语言，熟悉多种有名的框架，熟悉软件开发思想。
未来规划
1. 本人当下的目标是成为一名优秀的iOS开发工程师，尤其是在移动应用开发等相关技术领域。
2. 阅读优秀iOS作品和框架的源码，深入学习优秀的iOS开发工程设计思想。
3. 积极参与开源工作，希望能够为开源社区做贡献，能够编写有较多人使用的开源框架。
4. 学习机器学习及增强现实等相关理论，并运用到实际开发之中。
个人项目
• RunInto是一款基于ARKit增强现实、Core ML 机器学习和Metal高级3D图形渲染等技术开发的AR文物交互式相机App，本人独立完成其全部开发工作。
• RunInto是一款基于iOS平台集文物识别与检测、文物3D建模和文物交互多功能于一体的App。
• 系统能准确、高效地实现文物识别和检测、文物相关信息的获取、文物3D欣赏以及用户与文物之间的互动，为用户带来身临其境的体验，同时为文物爱好者鉴别和欣赏文物带来了极大的便利。
• 系统严格按照软件工程的开发思想，经过反复的软件系统测试，最终实现了用户操作简单、系统运行稳定、数据访问安全、界面美观简洁的教育类移动应用。
• 使用Python写出工具，完成图片数据集中文物位置信息的采集，且采集完成后生成JSON文件。将图片数据集和JSON文件投入Create ML中训练，在App中使用Core ML调用训练所生成的目标检测模型，从而实现对文物进行目标检测的功能。
• 使用Xcode将dae格式的文物三维模型转换为scn格式以投入项目开发，使用ARKit实现文物三维模型的放置、移动、缩放、旋转等功能。
• 使用URLSession从网络下载文物的三维模型，机器学习模型、图片等文件，通过FileManager、Zip等进行解压、移动、读取以实现各种资源文件在App中的使用，同时进行有关文件的清理。
• 使用PhotoShop、Illustrator、Premiere、After Effects等软件进行项目的素材处理。使用墨刀进行项目的原型设计。
• 获中国高校计算机大赛移动应用创新赛省级一等奖、全国二等奖。
• 发表学术论文《基于ARKit技术的文物交互式相机App设计与实现》。
• 取得软件著作权《基于AI和AR技术的文物交互式相机软件》。
• InterfaceKit旨在简便地实现在SwiftUI界面使用UIKit、AppKit和WatchKit的接口。
• InterfaceKit同时支持iOS、macOS、tvOS和watchOS全部四个平台。
• 可通过CocoaPods、Carthage、Swift Package Manager和手动集成等多种方式进行安装。
• 使用Jazzy为该框架生成代码解释文档。
• 使用Github Action workflows对该框架进行持续集成且状态为passing。
• 所提供的示例代码，一套代码在iOS、macOS、tvOS和watchOS四个平台上运行。