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理念

基于交互

基于交互设计的组件库解决方案 隔离样式组件的耦合,提供更具有可服用性的脚本。

避免过渡设计

每个组件,应该专注解决特定场景的交互问题,避免不可承载之重。

降低学习成本,同时也增加了代码的可维护性。

业务中往往具有严格的规范,过渡的参数灵活性反而会带来代码可维护性问题,以及难以排查的bug。

缺点是,功能覆盖范围有限,但可以通过构建一个权限的交互组件。带来更多的优势。

个人履历

表明自己年龄即可 (工作经验不要明确写出来,工作经验显的太长,反而不是优势,这个模块让面试官自己去看工作履历就好) (自我介绍一定要说明白自己主要做成功了什么?主要研究什么?这有助于引导面试官,并给面试官提供有价值的亮点。但一定要准备好,不要过分吹牛逼) (自我介绍的时候,可以说,第一份工作前后端都做,但主要研究方向是后端系统开发,但个人比较喜欢前端交互开发。) (例如:在新华社阶段,主要做前端,并对前端技术专注研究,坚持自身学习,并提高新华社整体前端领域的技术氛围。 在工作期间,先后从Jquery过度到backbone,后来过度到MVVP类框架vue全家桶,都是我主动主导推进的重构工作,有大量技术重构迭代的经验,并希望能持续学习新技术。 在工作期间,还主导了几个h5相关游戏开发,用于引流和用户留存) 之所以想来阿里,主要还是考虑突破自我提升与职业发展的瓶颈,阿里有更好的技术发展空间。)

教育经历:(单独一个栏目写出来)软件工程专业毕业,是有优势的,所以要凸显出来

个人介绍:(单独一个栏目写出来)

一是增加简历丰富度,看起来专业。二是让面试官更好的挖掘内容。

(例如: 坚持自我学习与提高,有丰富的项目重构经验,丰富的系统业务规划经验,以及对h5游戏有深入研究)

(答辩准备:项目重构经验,这个地方你自我介绍说了之后,可能会问,你需要提前准备自己都做了什么) (例如,前期调研技术选型,业务拆解,以及如何渐进式重构,提炼公共组件及工具,如何保证质量进行测试等) (答辩,先说大块,从前到后显得逻辑清晰,如果面试官细问,再说某些细节)

(这个地方,有可能问最近在学习什么,要准备好,比如学习vite。 面试官可能会继续问,vite有什么优势。百度搜一下提前准备好即可。)

技能简介(这个地方列一些技能,同样是为了增加简历丰富程度)

  1. 精通javascrip
  2. 熟练掌握常用算法及数据结构,坚持自我学习,提高变成技能
  3. 熟练掌握h5游戏框架相关开发技巧。主导新华网**游戏等多个H5游戏开发工作。 (前面描述会什么和研究什么,后面描述做成了什么)

整体大纲:

  1. 你可能要说自己主要研究技术栈迭代,重构经验,复杂系统的拆分与业务分析
  2. h5游戏开发,主要价值是用户引流和用户留存,并对留存率进行监控

项目部分

(基本不错,但后面我再优化下描述)

新华社全媒体采编发平台

此系统用于全球新华社记者、编辑与运营人员的一体化解决方案,涵盖了新闻策划、采编、发稿、管理、合规控制、反馈等众多流程。 涉及用户数量庞大,角色众多,且国际化,多语种覆盖广泛。专注为新华网核心内容赋能。

业绩:

  1. 专注系统技术栈迭代,从Jquery 迁移到 backbone,再到MVVP框架 Vue 全家桶的重构。不断为团队输入技术,跟进前端时代演变。
  2. 对复杂业务拆解与分析有充分经验,有执着深入业务的精神,重构及迭代,深入业务模块梳理与划分
  3. 组织多个小组协同渐进式重构,提高开发效率,引入测试机制(jest),对公共组建进行质量管理,减少线上bug

游戏媒体类项目小组

为了引流与提高用户留存,带领开发项目组团队,专注研究h5游戏技术。调研多款h5游戏引擎,组织团队集体学习,提高团队研发技能。赋能媒体引流与用户留存。

主要业绩:

  1. 从2d到3d,开发出多款热点类媒体融合产品。其中第七届世界军人运动会官方游戏《兵兵突击》,获得新华社多项好评。 百科地址:https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B5%E5%85%B5%E7%AA%81%E5%87%BB/23793480?fr=aladdin

  2. 多款媒体类、热点类游戏互动研发项目,《疫情知识问答游戏》《游戏燃烧卡路里》《世界杯足球h5》《回家的路》,以及冬奥会官方宣传3d游戏项目等

人工智能项目探索

参与人工智能项目组的前端开发工作,并进行了人工智能在媒体领域的初步探索。 AI艺术家项目展示人工智能在认知阶段体现的能力。例如,虚假新闻鉴别,新闻智能推荐等。

主要业绩:

  1. 优化项目技术栈,引入ts,jest,确保项目质量
  2. 开发智能化风格的UI组件库,对标 Ant Design,规范了开发模式
  3. 探索学习人工智能,探索前端价值及业务赋能

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vue 组件库实验

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