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有数据库架构及动画特效开发经验 远程兼职

# 成语+歇后语星云知识库开发文档 ## 1. 项目目标 目标是开发一个模拟星系运行的”星云视图气质的成语+歇后语知识库:用星云节点承载成语、歇后语、关键词、首字/次字/末字索引关系;可拖动面板、搜索、筛选、设置与高性能星云渲染作为交互基础。 第一版重点不是做传统列表词典,而是做一个可浏览、可检索、可扩展、可自造内容的星云知识库。用户可以通过顶部搜索框、左侧长度/类型分区、底部字位检索、直接点击星云节点来查看成语或歇后语的释义、出处、例句和关联内容。 ## 2. 联网语料调研结论 优先语料源建议采用 `pwxcoo/chinese-xinhua`,仓库说明其包含 31648 个成语和 14032 条歇后语,并提供 `data/idiom.json` 和 `data/xiehouyu.json` 数据文件。该仓库 README 示例显示,成语字段包含 `word`、`pinyin`、`abbreviation`、`explanation`、`derivation`、`example`;歇后语字段包含 `riddle`、`answer`。 数据源链接: - GitHub 仓库:https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua - 成语数据:https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua/blob/master/data/idiom.json - 歇后语数据:https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua/blob/master/data/xiehouyu.json 版权与数据策略: - 仓库标注 MIT license,但 README 也说明数据来自网上收集整理,且“无任何商业目的”。因此第一版建议仅作为本地/研究/原型语料使用。 - 如果项目未来公开发布或商业化,需要补充数据授权审查,或替换为明确授权的数据源。 - 成语数据可直接进入“释义+出处+例句”面板。 - 歇后语数据原始字段只有谜面和答案,第一版释义可由 `answer` 作为基础解释;出处字段置为“基础语库/未标注”,后续通过补充脚本、人工编辑或用户自造面板完善。 ## 3. 推荐工程结构 请借鉴星云视图生成结构` ## 4. 核心数据模型 统一条目模型用于同时承载成语、歇后语和用户自造歇后语。 ```ts type NebulaEntry = { id: string; type: "idiom" | "xiehouyu" | "user-xiehouyu"; title: string; displayText: string; lengthBucket: "3" | "4" | "5" | "6" | "7" | "8plus" | "idiom"; chars: string[]; firstChar: string; secondChar: string; thirdChar: string; fourthChar: string; fifthChar: string; lastChar: string; pinyin?: string; abbreviation?: string; explanation: string; derivation: string; example?: string; riddle?: string; answer?: string; sourceType: "base" | "user"; sourceName: string; createdAt?: string; updatedAt?: string; tags: string[]; }; ``` 归一化规则: - 成语:`title = word`,`displayText = word`,`type = idiom`,`explanation = explanation`,`derivation = derivation || "未标注"`。 - 歇后语:`title = riddle`,`displayText = riddle + " - " + answer`,`type = xiehouyu`,`explanation = answer`,`derivation = "基础歇后语库/未标注"`。 - 用户自造歇后语:`type = user-xiehouyu`,必须包含 `riddle`、`answer`、`explanation`、`sourceName`,允许用户补充出处、标签和备注。 - 长度分区优先按 `title` 的中文字符数量计算;成语额外进入“成语”分区。 ## 5. 五个主要功能模块 ### 5.1 顶部标题面板:搜索框+设置 功能定位: - 作为全局入口,承载项目标题、搜索框、设置按钮、当前数据规模摘要。 - 保持星系视图轻量式悬浮面板,不压住星云主体。 组件内容: - 标题:`成语歇后语星云` - 副标题:`成语 / 歇后语 / 自造语库` - 搜索框:支持输入汉字、拼音、缩写、谜面、答案、释义关键词。 - 设置按钮:打开画质、速度、显示密度、是否显示自造条目、是否显示连线等基础设置。 搜索流程: - 输入为空:展示当前筛选下的全局星云。 - 输入单字:触发字位索引高亮,显示包含该字的成语/歇后语。 - 输入多字短语:优先精确匹配 `title/displayText`,其次匹配释义、出处、例句。 - 输入拼音或缩写:仅对成语优先匹配 `pinyin/abbreviation`,歇后语可后续扩展拼音索引。 ### 5.2 左侧分区面板:长度+类型分区 分区按钮: - `ALL` - `3字` - `4字` - `5字` - `6字` - `7字` - `>8字` - `成语` 交互规则: - 点击任意分区后重建当前星云节点集合。 - 每个按钮显示当前搜索/底部字位筛选上下文下的数量。 - `成语` 是类型分区,不完全等同于 4 字,因为也存在非四字成语。 - 歇后语按谜面长度进入 3/4/5/6/7/8plus 分区。 - 面板可拖动、可折叠、可通过 `resetView=1` 恢复默认位置。 ### 5.3 底部检索面板:字位索引 底部按钮: - `首字` - `次字` - `第3字` - `第4字` - `第5字` - `末字` 交互规则: - 底部按钮不是直接筛选类别,而是切换搜索框当前字的解释方式。 - 例如搜索框输入“风”,底部选中 `首字`,则显示首字为“风”的条目;选中 `末字`,则显示末字为“风”的条目。 - 如果搜索框为空,点击底部按钮显示该字位的热门字云或高频索引星团。 - 点击星云中的“字索引节点”可自动填入搜索框并触发对应字位筛选。 性能策略: - 预构建 `positionIndex`,避免每次筛选遍历全库。 - 索引结构建议为 `Map<positionKey, Map<char, entryId[]>>`。 - 当前视图只渲染可见节点,上限默认 2500,超出时用聚合星团表示。 ### 5.4 释义面板:成语或歇后语详情 打开方式: - 搜索结果精确命中时自动打开。 - 点击星云中的成语/歇后语节点时打开。 - 点击关联节点时打开关联列表或详情。 成语详情字段: - 成语 - 拼音 - 缩写 - 释义 - 出处 - 例句 - 字位结构:首字、次字、第3字、第4字、第5字、末字 - 关联:同首字、同末字、同关键词、同出处关键词 歇后语详情字段: - 谜面 - 答案 - 释义:第一版默认使用答案,可后续补充解释字段 - 出处:基础库未标注或用户输入 - 字位结构 - 关联:同首字、同答案关键词、同谜面意象 面板行为: - 可关闭、可固定、可拖动。 - 支持“加入自造模板”:把当前条目复制到自造歇后语面板中改写。 - 支持“查看星云定位”:点击后镜头飞向该节点。 ### 5.5 自造歇后语面板 目标: - 允许用户按固定格式创建自己的歇后语/短语,并加入星云视图。 - 新增内容必须进入同一套搜索、筛选、字位索引和释义面板。 编辑格式: ```text 谜面:__________ 答案:__________ 释义:__________ 出处/作者:__________ 标签:__________ 备注:__________ ``` 校验规则: - `谜面` 必填,2-24 个中文字符或含少量标点。 - `答案` 必填,1-16 个中文字符。 - `释义` 可为空,空时默认等于答案。 - `出处/作者` 可为空,空时默认“用户自造”。 - 禁止与基础库或用户库中完全相同的 `riddle + answer` 重复。 存储策略: - 浏览器本地版:使用 `localStorage` 或 `IndexedDB` 存储 `user-entries.json` 等价结构。 - 可转发 HTML 包版本:导出用户自造数据为 JSON 文件,下一次导入合并。 - 后续工程版:支持服务端账户空间或本地文件系统保存。 ## 6. 星云视图设计 视觉原则: - 星云效果:深黑星空、低干扰面板、中心白金星核、青绿/橙红/粉色星团。 - 成语节点更像“亮点星”,歇后语节点略长,可用细小彗尾或淡色轨迹区分。 - 当前筛选结果形成主星团,非命中节点降亮度保留空间背景。 布局原则: - 成语按首字/拼音缩写/出处关键词形成多臂星系。 - 歇后语按谜面意象和答案关键词形成松散星云团。 - 用户自造条目单独带微弱金色描边,避免和基础库混淆。 - 关联线默认极淡,仅悬停、选中或搜索时增强。 性能原则: - 预计算布局坐标,运行时只做轻量扰动与镜头投影。 - 20k 以上条目不全部用 DOM,全部走 Canvas/WebGL 星点渲染。 - 面板永远只渲染当前详情和少量列表,不渲染全量数据。 - 搜索和筛选使用索引,不直接遍历全量 JSON。 ## 7. 搜索与筛选数据流 ```text 加载基础语库 -> normalize 成 NebulaEntry[] -> 合并 user-entries -> 构建 lengthIndex / typeIndex / positionIndex / keywordIndex -> 构建 graph-index -> 渲染初始星云 用户搜索或点击分区 -> 更新 queryState -> 从索引取 entryId 集合 -> 合并 leftPartition + bottomPosition + searchText 条件 -> 更新星云节点可见性和数量徽标 -> 若精确命中则打开释义面板 ``` 状态模型: ```ts type QueryState = { searchText: string; leftPartition: "all" | "3" | "4" | "5" | "6" | "7" | "8plus" | "idiom"; positionFilter: "first" | "second" | "third" | "fourth" | "fifth" | "last"; selectedEntryId: string | null; includeUserEntries: boolean; quality: "high" | "low"; }; ``` ## 8. 开发阶段计划 第一阶段:工程骨架与数据契约 - 新建 `idiom-xiehouyu-nebula` 工程结构。 - 接入 `idiom.json`、`xiehouyu.json` 的下载/导入脚本。 - 完成 `NebulaEntry` 归一化和基础统计。 - 验收:能输出总条目数、成语数、歇后语数、用户条目数、长度分区数量。 第二阶段:星云基础视图 - 星空背景和 WebGL/Canvas 星点层。 - 将成语和歇后语作为基础节点渲染。 - 先不做复杂关联线,只做节点分布、亮度、镜头控制。 - 验收:3 万成语 + 1.4 万歇后语可加载,首屏不卡死。 第三阶段:五大面板 UI - 顶部标题面板:标题、搜索框、设置。 - 左侧分区面板:3/4/5/6/7/8plus/成语。 - 底部检索面板:首字/次字/第3字/第4字/第5字/末字。 - 释义面板:点击节点弹出详情。 - 自造歇后语面板:新增、保存、进入星云。 - 验收:五个模块都能打开、关闭、拖动或固定。 第四阶段:索引与搜索 - 构建长度索引、类型索引、字位索引、关键词索引。 - 搜索框与底部字位检索联动。 - 左侧分区数量徽标随上下文刷新。 - 验收:搜索单字、多字、成语、歇后语答案均可返回正确结果。 第五阶段:详情与关联 - 成语展示释义、出处、例句、拼音。 - 歇后语展示谜面、答案、补充释义、出处。 - 点击详情里的关联项可定位到星云节点。 - 验收:任意节点点击后详情字段完整,不存在字段时有明确兜底文案。 第六阶段:用户自造语库闭环 - 用户新增歇后语后即时进入搜索索引和星云图。 - 支持编辑、删除、导入、导出。 - 支持“只看自造”和“基础库+自造库”切换。 - 验收:刷新页面后用户条目仍存在;导出 JSON 后可重新导入。 第七阶段:性能与打包 - 大数据分片加载。 - 索引缓存到 IndexedDB。 - 手机浏览器适配。 - 生成可转发 HTML+数据包版本。 - 验收:桌面端流畅;手机端可打开、可搜索、可查看详情。 ## 9. 验收标准 功能验收: - 顶部搜索框可搜索成语、歇后语、拼音缩写和释义关键词。 - 左侧分区可按 3/4/5/6/7/8plus/成语筛选,并显示数量。 - 底部检索可按首字、次字、第3字、第4字、第5字、末字筛选。 - 点击星云节点可打开详情面板。 - 用户可新增自造歇后语,并立即进入星云视图和搜索结果。 性能验收: - 基础库约 4.5 万条可以加载。 - 初始渲染不创建 4.5 万个 DOM 节点。 - 搜索响应目标小于 200ms。 - 筛选响应目标小于 300ms。 - 手机浏览器低画质模式可正常浏览。 数据验收: - 成语字段完整率统计:`word/explanation/derivation/pinyin`。 - 歇后语字段完整率统计:`riddle/answer`。 - 用户自造条目必须通过格式校验。 - 所有条目都有稳定 `id`,避免重复导入产生重复节点。 做出通用skill,带入其它知识库数据给予对应检索路径,实现同等星云视图动效 ## 10. 后续可扩展方向 - 接入“成语接龙”玩法。 - 接入“歇后语猜答案”游戏。

预估 3000 元

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AI 自动化工程师(兼职/项目制) 远程兼职

招募:AI 自动化工程师(兼职/项目制) 项目背景 我们是一个专注 “讲好中国故事” 的短视频出海团队。目前需要在 TikTok / Instagram / YouTube 三大平台实现全自动化热点追踪。 我们不打算从零开发复杂系统,而是希望利用 AI + 低代码 (No-code/Low-code) 方案,快速构建一套“热点发现与选题分析”引擎,用技术驱动创意。 你的核心任务 1. 自动化链路搭建: 使用 Make.com、n8n、Coze (扣子) 等平台串联整个工作流。 2. 多平台数据采集: 调用 Apify 或类似商业 API,定时抓取 TikTok、IG Reels、YT Shorts 上与中国(美景、美食、科技、基建、人文等)相关的热门视频数据。 3. AI 智能分析: 接入 GPT-4o / DeepSeek / Gemini 等接口,编写高质量 Prompt,对视频内容进行分类、总结,并生成具有专业洞察力的“选题推荐理由”。 4. 结构化输出: 将分析结果自动推送至 飞书多维表格 (Bitable) 或 Notion,确保团队每天早上能看到一份高质量的热点简报。 我们希望你: • 实战派: 熟练掌握 Make.com / n8n / 扣子 等平台,有处理 JSON 数据、Webhook、API 调用的实操经验。 • 懂爬虫逻辑: 不需要手写复杂代码,但要熟悉 Apify 或类似平台的操作,能解决数据抓取中的筛选、去重与过滤问题。 • Prompt 高手: 具备优秀的提示词工程能力,能让 AI 输出具备“资深主编”的视角,而非机械翻译。 • 解决问题: 当接口变动或工作流报错时,能快速定位并修复。 • 加分项: 熟悉海外社交媒体生态,或有 Dify / LangChain 等 Agent 开发经验。 合作与报酬 • 模式: 远程兼职,项目制交付 + 长期按月维护。 • 第一阶段 (MVP): 跑通单一平台原型(抓取->分析->推送),项目费 ¥2,000(视复杂度协商)。 • 第二阶段 (全量): 扩展至全平台及复杂逻辑优化,项目费 ¥2,000(视复杂度协商)。 • 长期维护: 系统稳定后,按月支付固定维护费,确保链路畅通。 • 时间: 核心功能交付周期约 1-2 周,后续维护时间灵活。 其他 本项目是我们公司全业务 AI 转型系列计划的第一步。若本项目交付质量优秀,我们将建立长期合作伙伴关系,优先邀请你参与后续多项 AI 自动化与智能化转型项目。

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预估 4000 元

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资深 Vue3 前端工程师 远程兼职
TypeScript
Ant Design X (vue)

### **项目简介** 我们需要一位资深前端开发,负责一个**“AI 报告生成/审查系统”**的前端系统。 业务逻辑不复杂,核心是技术整合:包括构建一个带 AI 对话侧边栏的系统门户,并深度集成 CKEditor 5 实现“AI 生成内容写入编辑器”的交互。 ### **核心任务 (Scope of Work)** 1. **系统门户搭建 (The Portal):** * 基于 **Vue 3 + TypeScript + Vite**。 * 使用 **Ant Design X Vue** 搭建标准的 Layout(侧边栏、顶部导航、面包屑),实现响应式布局。 2. **AI 对话助手 (The AI Assistant):** * **技术栈指定:** 尝试集成 **`ant-design-x-vue`** (社区版:wzc520pyfm/ant-design-x-vue) 或复刻类似 Ant Design X 的交互体验。 3. **编辑器深度集成 (The Editor):** * **核心要求:** 集成 **CKEditor 5** (Vue版本),处理大模型的流式输出(打字机效果); * **交互逻辑:** 实现“左侧 AI 生成文本 -> 右侧编辑器”的交互(例如:点击对话框中的“采纳”按钮,将 AI 生成的内容插入到 CKEditor 光标处)。 ### **交付标准 (必读)** * **代码规范:** 这是一个“交钥匙”工程,后续将由实习生维护。要求代码结构极其清晰,**必须使用 TypeScript**,核心逻辑需有注释。 * **零耦合:** AI 组件、编辑器组件必须封装良好,不能和业务逻辑强耦合。 ### **任职要求** 1. 精通 **Vue 3 (Composition API) + TS**。 2. **CKEditor 5经验:** 熟悉 CKEditor 的配置、插件系统,知道如何通过 API 操作编辑器内容(Insert Content, Get Data)。 3. **Ant Design 生态熟手:** 熟悉 Ant Design Vue 组件库。 4. **动手能力强:** 鉴于 `ant-design-x-vue` 是社区库,如遇 Bug,需具备阅读源码并进行 Hotfix(热修复)的能力。 ### **工期与预算** * **工期:** 预计 [ 2-4 ] 周完成核心框架搭建,后续进行深化。 * **预算:** 请按“里程碑”报价。 这实际上是一个**“搭积木 + 胶水代码”**的工作。找一个干活利索的 Vue 老手,2 周时间完成初步工作绰绰有余。重点是把“AI 对话框”和“编辑器”之间的数据传导(Data Transfer)打通。

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预估 30000 元

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Superset 前端定制 & 告警系统 远程兼职
React
TypeScript

我们正在寻找一位有经验的 兼职工程师,帮助我们对 Apache Superset 进行前端定制化开发,并优化其 Alerts & Reports 系统。如果你对开源 BI 工具充满热情,熟悉数据可视化和前端技术,欢迎加入我们! 📌 工作内容 1. 前端定制化开发 * 修改 Superset 前端界面(UI/UX、主题、登录页面、交互优化)。 * 开发或集成新的数据可视化插件(基于 D3.js 或 ECharts)。 * 调整组件交互逻辑,提升用户体验。 2. 告警与通知系统优化 * 基于 Superset 内置 Alerts & Reports,扩展告警功能。 * 集成第三方通知渠道(如 Slack、Teams、飞书、钉钉、Webhook 等)。 * 优化阈值告警和报表推送逻辑,提升可靠性。 3. 技术协作 * 与后端工程师配合,使用 Superset API/数据库视图对接数据。 * 提供文档与简单使用说明,方便业务团队使用。 🎯 技能要求 * 熟练掌握 React + TypeScript + Redux,熟悉 Ant Design。 * 有 Superset 前端二次开发 经验,了解 Superset 插件系统。 * 熟悉 D3.js / ECharts 等数据可视化库。 * 了解 Superset Alerts & Reports 机制,能基于 Webhooks/集成平台(Slack、Teams、飞书等)做扩展。 * 加分项:有 Flask / Python 基础,能调试 Superset 后端 API。 💼 工作方式 * 兼职 / 远程,时间灵活。 * 按模块或工作量结算,具体报酬可面议。 * 项目周期预计 2–3 个月,后续可能长期合作。 📮 联系方式 有兴趣的朋友请发送简历 / GitHub / 相关作品 请在标题注明「Superset兼职申请」。

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预估 100000 元

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类VSCode的项目管理部分前端开发 远程兼职
GitHub
TypeScript
React
TailwindCSS
Shadcn

# 项目描述 甲方想要开发一款类似VSCode的编辑器。本项目主要focus在项目管理功能,编辑功能mock即可。编辑器左边为ActivityBar以及SideBar,右边为MainPanel。其中MainPanel包含多个标签页,每一页分别打开不同的文件。本项目只开发前端部分,具体的文件内容以及后端交互均使用mock。甲方会提供需求文档,里面有详细的界面设计以及交互需求。 甲方希望得到的是一个代码质量良好,测试充分,符合好的编程实践的代码,而不是赶鸭子上架用最短的时间实现功能就行。甲方本身也是码农出身,会全程跟踪开发过程的细节,并在开发过程中就代码质量提出建议,也会在验收的时候检查代码质量。 填写的项目开发时间为粗略估计,甲方会全程追踪开发过程的细节,然后根据情况可能延长或者提前终止。 开发过程中欢迎使用Cursor等AI代码工具,但是不管这code是人写的还是AI写的,乙方要对代码质量负责。AI的代码需要仔细审查以后才能提交。不要把AI生成的大段大段没有用的代码(比如tailwind的一大堆冗余的甚至互相冲突的className)直接提交使用。 # 需要技能 - 熟悉git与GitHub,懂得如何科学上网访问GitHub - TypeScript - React - 使用Jest做React测试 - TailwindCSS - Zod - Shadcn - 英文良好,会用英文写注释 # 开发流程 甲方会在GitHub上创建一个私有repository。所有开发都在这个repository进行。 软件开发过程按照GitHub上搞开发惯用的协作式开发工作流,这也是开源社区通常使用的代码开发流程: - 请使用Pull Request (PR)功能,而不是直接在main branch push。 - 每个pull request需要经过peer review(这里是我们甲方的review),approve了方能merge到main branch。PR review通常有几天的延迟,乙方应该具备在等待一个PR review的时候做其他PR的能力。 - 项目开发过程不是所有东西都做完了再提交PR来review,而是勤提交,每个提交做一个incremental的改动。一般来讲,每个PR几十到几百行。 - 每个PR需要自我完备:首先这个PR的scope要清晰,要能描述出来具体做了一件什么事情,而不是这件事情的几行code外加那件事情的几行code乱七八糟堆在一起。这个PR不能搞坏已有的test。之前的unit test需要时刻保持pass的状态。如果这个PR实现了某个新的交互逻辑,请写unit test来测试这个交互逻辑,并保证unit test可以通过。PR不是“保存”功能,而是一个非常小的阶段性成果验收。PR例子:“Recents按钮增加悬停动画”,“TabBar增加拖拽排序功能”,“修复Chats按钮在点击的时候不会自动关闭Recents Sidebar的bug”。 - 通过勤提交,甲方可以随时知道项目进展,并在第一时间纠正之前没沟通到位的细节。避免整个项目都做完才发现跟预期不符进而造成纠纷。如果工程遇到困难需要延期,我们也可以第一时间了解细节,并做出合理调整。 - 我们会在项目的头几个PR的时候判断乙方的engineering practice跟我们的需求是否align。如果align的很好,希望后续能够继续长期合作。如果不好,会直接中断外包项目。

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预估 10000 元

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跨境电商亚马逊ERP系统 远程兼职

系统核心功能模块​ 店铺管理模块:支持多亚马逊店铺绑定与集中管理,可实时同步各店铺基础信息、状态及权限设置,方便卖家统一掌控所有店铺动态。​ 商品管理模块:实现商品信息的批量上传、编辑、下架等操作,支持多站点商品同步与差异化设置,包括标题、描述、价格、库存等,还能进行关键词优化和竞品分析。​ 订单管理模块:自动抓取各店铺订单,进行订单状态跟踪、批量处理发货,支持物流信息对接与同步,同时提供订单异常处理机制。​ 客户服务模块:整合各店铺客户消息,实现消息实时提醒与集中回复,支持邮件、站内信等多种沟通方式,还能记录客户沟通历史。​ 数据分析模块:对店铺销售数据、流量数据、客户数据等进行多维度分析,生成直观的报表,如销售趋势图、流量来源分析表等,为卖家提供运营决策支持。​ 财务管理模块:自动统计各店铺营收、成本、利润等财务数据,支持费用管理和财务报表生成,帮助卖家清晰掌握店铺财务状况。​ 技术要求​ 后端开发:熟悉 Java、Python、PHP 等至少一种编程语言,掌握 Spring Boot、Django、Laravel 等相关框架,具备良好的数据库设计能力,熟悉 MySQL、MongoDB 等数据库。​ 前端开发:精通 HTML、CSS、JavaScript 等前端技术,熟悉 Vue、React、Angular 等前端框架,能够打造响应式、交互友好的用户界面。​ 接口开发:了解亚马逊 API 接口,能够实现系统与亚马逊平台的数据对接与交互,确保数据同步的准确性和及时性。​ 安全技术:具备网络安全知识,能保障系统数据的安全性和保密性,防止数据泄露和恶意攻击。​ 云计算与部署:了解云计算平台(如 AWS、阿里云等),熟悉系统部署流程,能够确保系统稳定运行。​ 开发人员能力与经验要求​ 具备 2 年以上电商系统或管理系统开发经验,有跨境电商系统开发经验者优先。​ 熟悉亚马逊平台运营规则和流程,了解卖家实际需求者更佳。​ 拥有良好的编程习惯和代码规范,具备较强的问题解决能力和逻辑思维能力。​ 具备团队合作精神,能够积极沟通协作,按时完成开发任务。​ 有较强的学习能力,能够快速掌握新技术和新工具,适应项目发展需求。

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预估 15000 元

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