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海外前端兼职程序员

ID：388313

Anastasia.ɹǝɟɟo

前端开发

公司信息：
Avid

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
海外
全区

技术能力

作为一名经验丰富的软件开发者，我具备扎实的编程能力，精通多种编程语言和开发工具，包括Python、C++、JavaScript、TypeScript、HTML/CSS等。我的技术栈涵盖了前端开发（React、Node.js、Express.js、Tailwind CSS、Bootstrap、D3.js、framer motion）、后端开发（Django、Flask）以及数据科学和机器学习（爬虫、数据分析、数据建模）。

在实际项目中，我参与并主导了多个跨领域的开发工作，涉及音乐技术、人工智能和数据分析等多个领域。例如，在McGill大学的数字音乐档案项目中，我带领团队开发了音乐谱编辑器，提升了项目的工作效率。在Avid Technology的AI实习中，我优化了音乐结构分段和节拍检测模型，并成功将其部署为生产级API。我的项目经验还包括机器学习算法优化、数据爬取和市场分析，以及Web应用的开发与部署，具备丰富的端到端开发经验。

这些技术能力使我能够为客户提供全方位的技术支持，快速响应项目需求并交付高质量的解决方案。

项目经验

1. Neon音乐纽姆谱编辑器开发
带领一个三人团队开发了音乐谱编辑器Neon，该工具基于MEI/MusicXML格式，旨在提升音乐纽姆谱的编辑效率和准确性。使用TypeScript， D3.js和C++定制Verovio库的编辑工具，通过IndexedDB实现本地数据库存储，并运用Cypress进行端到端测试。该项目成功将每张乐谱的校正时间减少了50%以上，大大提升了项目的开发效率。此外，我还增强了该项目的前端功能，优化了光学音乐识别网站Rodan的用户体验，为光学音乐符号识别领域做出了贡献。

2. 音乐结构分段与节拍检测优化
主导了音乐结构分段和节拍检测模型的优化工作。首先，将公司提供的MATLAB数字信号处理方法迁移到Python中，并基于机器学习模型进行了进一步优化，提升了节拍检测的F-Measure值达7.70%。我还优化了模型执行的计算效率，成功减少了71.54%的执行时间。最终，我将该解决方案部署为REST API，并开发了两个产品demo，分别与Sibelius和ProTools进行了集成，满足了不同的实际应用需求。

3. Rum市场分析与可视化分析仪表盘
通过爬虫技术（BeautifulSoup和Selenium）从rumratings.com和saq.com收集了大量的朗姆酒数据，并对数据进行了清洗和预处理。使用Python的Pandas库进行深入分析，结合D3.js和Plotly开发了一个互动式数据仪表盘，帮助用户深入理解朗姆酒市场的趋势与机会。我通过数据可视化揭示了市场的潜在空白，并提出了针对特定朗姆酒品类的需求预测，为品牌方提供了有价值的市场洞察。

4. 个人作品集网站
开发并维护了一个响应式的个人作品集网站，展示了我参与的各种项目和技术栈。该网站使用React、JavaScript、Tailwind CSS以及D3.js开发，并通过Github Pages部署，旨在向潜在客户和合作伙伴展示我的技术能力与项目经验。欢迎通过平台联系我，进一步了解我的作品与技能。

案例展示

Neon音乐谱编辑器开发

带领一个三人团队开发了音乐谱编辑器Neon，该工具基于MEI/MusicXML格式，旨在提升音乐谱的编辑效率和准确性。使用TypeScript和C++定制Verovio库的编辑工具，通过IndexedDB实现本地数据库存储，并运用Cypress进行端到端测试。该项目成功将每张乐谱
响应式作品集网站

开发并维护了一个响应式的个人作品集网站，展示了我参与的各种项目和技术栈。该网站使用React、JavaScript、Tailwind CSS以及D3.js开发，并通过Github Pages部署，旨在向潜在客户和合作伙伴展示我的技术能力与项目经验。欢迎通过平台联系我，进一步了解我