# 简历 · 陈不渡 Mozzie
Author: Mozzie

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### Hi! Mozzie

熟练掌握Vue和React全家桶，包括状态管理和组件库，如ElementPlus 和 AntDesign。在前端工程化方面，有 Webpack 和 Vite 的配置经验。具备 SpringBoot、Egg、Koa2 和 Midway 的项目经验，并在微服务架构下使用 Nestjs。熟悉Linux基础命令和Nginx、Docker的使用。

在3D图形和医疗前端方面，具有 three.js 和 Vtk.js 的实践经验

github

- email

  #### himozzie@gmail.com

- phone

  #### +86 180-xxxx-xxx

- BIRTHDAY

  #### Jan 21, 1994

- LOCATION

  #### Nanjing, China

- 熟悉常见的数据结构和算法，熟悉设计模式
- 熟悉前端基础 HTML5、CSS3、JS、ES6+、TypeScript 语法
- 熟悉 Vue2、Vue3 全家桶，熟悉 ElementPlus、NaiveUI，熟悉 Vue 原理
- 熟悉 React 技术栈，熟悉 Hooks 语法，熟悉 AntDesign，熟悉 React 原理
- 熟悉微信小程序开发，熟悉 Taro 框架的使用
- 熟悉 Webpack、Vite 常见配置，以及性能优化配置
- 熟悉 Node，具备后端开发能力，SpringBoot、Egg、Koa2、Midway 单体应用项目经验，Nestjs 微服务应用项目经验
- 有 Monorepo 工程化经验，具备单体前后端分离应用 DevOps 能力
- 熟悉 three.js、了解 Vtk.js，具备医疗 3D 前端、图形学相关的开发经验
- 掌握 Linux 基本命令，了解 Nginx、Docker 基本使用

- #### 教育经历

- 南京信息工程大学滨江学院 / 本科

  2012-2016

- #### 工作经历

- 拓微摹心数据科技(南京)有限公司 · 全栈

  2021.09 ~ 至今

- 南京寻鹿网络科技有限公司 · 前端

  2016.09 ~ 2019.06

- #### 项目

- CVPilot算法、标注数据中台

  具备高精度数据标注、强大的数据管理、算法集成、多级用户权限、标注流程协作、算法模型版本、训练测试、API接口和数据可视化等功能，全面支持公司内部医疗影像分析和诊断
  - 使用 Pnpm workspace 实现 Monorepo 多个代码仓库管理，支持多个框架并存，可共享公共组件库和能力
  - 自行使用 rollup 沉淀了部分可复用基础模块，如：UI 组件库、对象存储、邮件、短信、企业微信机器人通知
  - 使用 Nest.js 开发，基于事件驱动架构，重构后端服务体系
  - 基于 rbac 设计了认证中心，解决业务应用中用户统一授权、鉴权的问题
  - 使用 orthanc 搭建 Pacs 影像、并且基于标注、业务流程设计了影像上层的标签系统
  - 使用 pdf.js 实现 3Mensio、FluoroCT 医疗报告关键字段的自动解析，Cover了 80%+ 的字段
  - 设计了前后端一体开发的领域驱动设计（DDD）项目架构，并成功实践

- TAVR手术辅助决策系统 Tavigator™

  系统实现了对CT影像主动脉根部解剖结构的全自动化、全流程手术规划测量，为瓣膜选型、术中并发症风险预测
  - 基于容器，解决算法输出 stl 模型增加血管壁厚等后处理需求
  - 在 OHIF 基础上，重新规划项目结构，工程化相关优化，构建速度提升8倍
  - 对 orthanc 配置进行了优化，使用 postgreSQL 存储影像数据
  - 实践了 threejs 替换了 vtk.js 的默认三维渲染引擎，节省了某些场景下 Vtk.js占用内存过大的问题
  - 使用了 chrome的 snapshot、调用栈，优化页面内存 3GB+，使用 Indexdb 与 Webworker 对 Dicom 读片速度优化了3倍以上
  - 使用 webworker、请求队列，实现了在 http1.1 环境下，提升用户上传 Dicom影像 74% 上传效率。同时针对不同大小、类型的文件，设计了不同的 Hash 切片方案，提升了文件完整性验证速度提升
  - 使用了 Http3 和 nginx-quic，使用 Brotli 替换 gzip，实现了静载资源传输速度提升 17% - 25%

- Bolt 组件库、文档设计系统

  前端基建，Bolt 用于构建快速组件库、文档。你可以在开发react组件库的同时, 无缝地编写组件文档, 实时热更新
  - React 组件的 Props 解析，自动生成组件的 API 表格
  - 组件的开发阶段，实施更新，所见即所得
  - 依赖 vite 插件机制，200+ 以上组件，开发阶段秒级热更新
  - 智能生成组件说明文档，构建产物分离组件库、文档静态站，支持全局、局部引入

- 瓣侣 - 微信小程序

  一款支持医生、病人查看算法分割后数字孪生心脏模型的小程序
  - 使用 taro 对小程序端实现3d模型展示，进行了技术选型，移植了STLloader 到 three-platformize 中，解决了 stl 模型加载的问题
  - 解决小程序内存占用过大，导致部分机型崩溃的问题
  - 使用包围盒对多个分割模型组合及位置修正、空间测量计算，实现瓣环样条绘制、空间拾取高亮等功能

## 作品集

CVPilot (原Tavigator)

基于深度学习测量、分割的 TAVI 手术辅助决策系统

Bolt Design

基于 Vite 开发的 React 组件、文档一体化系统

hexo-theme-cosy

极简主义，追求Hexo主题的终极加载速度