美资企业招聘Test Developer

dhan2000 2008-07-17 03:28:45
现在某知名外企招聘Test Developer, 是在北京工作.

具体要求如下. 如果有兴趣请发简历到dhan@m165.com

Qualifications:
•Expert of the QA process/standard and full lifecycle QA methodology of software product development
•Strong experience with middleware technologies with application development(Message Oriented Middleware, Transaction Process Middleware, SOA & SCAetc).
•2+ years of experience in software development environment. Client/Server environment programming experience is a plus.
•Strong C/C++/Java program development skills (2-4 years+) based on Unix/Windows. Master the development tookits, including ANT,XML,Python Make, debug tools etc.
•Hands on Shell/Perl programming experience(2 year+).
•Strong technical background on multiple platforms, e.g. AIX, SUN Solaris, HP_UX, Red Hat, Red Flag, Windows systems/AS400,etc. Understanding the difference and can do basic system administration.
•Good communication skills both in English(CET-6 is preferred) and Chinese.

Preferred Qualifications:
•Experience with IBM AS/400 OS programming and administration
•Experience with Tuxedo, Jolt, WebLogic Server, enterprise client/server programming
•Experience with CORBA development
•Experience with relational database systems, e.g. Oracle
•Strong debugging and development skills on UNIX and NT
•Experience with developing system-level middleware products
•Hands on experience in establishing test infrastructure and test automation

Education: BS or MS in Computer Science or related field of education
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这个是完整源码 java实现 大数据 Spark 可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着微博、抖音、知乎、小红书等社交媒体平台的快速发展,网络舆情呈现出数据规模大、传播速度快、情绪演化复杂等特点。传统离线批处理方式难以满足舆情监测对时效性的要求,亟需构建一套能够支撑实时采集、流式计算、情感分析与趋势预测的综合系统。本文围绕“基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测”课题,设计并实现了一套前后端分离的舆情分析平台。系统后端采用Java语言与Spring Boot框架构建RESTful服务,结合JWT完成管理员身份认证与权限控制;数据处理层引入Spark思想的流式窗口统计与Kafka消息缓冲机制,对社交媒体帖文进行情感倾向识别、热度指数计算和按小时窗口聚合;趋势预测模块基于历史热度序列构建多元线性回归模型,输出未来窗口的热度预测值,并采用RMSE、MAE、MAPE等指标评价预测效果;前端采用Vue3、Vue Router、Pinia、Element Plus与ECharts实现管理后台与数据可视化大屏,支持帖文管理、话题管理、实时舆情查看、趋势对比和个人中心维护等功能。数据库选用MySQL,库名为db_social_opinion,核心业务表均以t_前缀命名,覆盖管理员、用户、平台、话题、帖文、实时统计、预测结果与误差指标等实体。测试结果表明,系统能够稳定完成舆情事件模拟、实时统计刷新与趋势预测展示,界面日期时间统一采用“2026-11-02 17:25:17”格式,满足本科毕业设计对完整性、规范性与可演示性的要求。本文工作对高校舆情教学实验、中小规模舆情监测系统原型开发具有一定

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