ID:151563

凉凉 有团队

java开发工程师

  • 公司信息:
  • 成都信息工程大学
  • 工作经验:
  • 5年
  • 兼职日薪:
  • 1200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:
  • 成都
  • 双流

技术能力

Java技术栈
熟悉Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、Spring Security、MybatisPlus、Mysql、Camunda、Redis、
RocketMQ、JWT、OAuth2
Python技术栈
熟悉Langchain/Langgragh、Flask、SqlAlchemy、PostgreSQL、Neo4J、gevent、Asyncio
大语言模型&Agent:
提示词工程、智能体的ReAct和PlanAndExecute结构、RAG、MCP、A2A
前端技术栈:
熟悉Vue3、React、AntDesign、ElementUI、ES5、TypeScript、SSE
移动端技术栈:
熟悉Android开发,了解SwiftUI开发、ReactNative
其他技能:
linux命令、Docker、Git,熟练使用MacOS、Windows、Office,了解Unity3D

项目经验

Agent智能体平台 技术负责人&产品经理
内容:
1.前期对大语言模型、提示词相关知识进行了解,以及对行业相关知识的整合
2.智能体平台需求梳理和评价
3.主导智能体平台功能开发(web+安卓)
从Ollama+DeepSeek本地部署开始,使用PlanAndExecute架构搭建智能体,逐步集成RAG向量检索、提示词优化、MCP
工具调用、内容审查等功能
业绩:
灵活度和扩展性可观
主导并落地基于大语言模型的Agent智能体平台,负责需求和技术,从项目搭建到版本发布参与70%代码开发,且系统功能
血浆站系统 Java开发工程师/实施
内容:
1.参与前期需求调研
2.从0到1阶段框架搭建,需求功能开发
3.对接硬件设备:血球仪(hl7协议)、电子天平(串口)、心电图仪、采浆机等
4.支付功能:微信支付、银行卡支付
5.安卓端:人证一体机人脸识别、大屏语音实时播报等功能
6.主导代码重构至v2.0,优化了代码设计和功能设计
7 .交付期间去现场协助实施和测试
业绩:
1.主导血浆站系统重构,用户体验更加流畅,bug更少,代码可读性更高了(调薪奖励)
2.血浆站系统生产环境出现网络问题,影响到线下采浆流程,及时响应分析并提出紧急措施方案,使得线下可以继续进行采
浆,并保存数据后于当日晚同步,保证了系统的可用性(荣誉证书奖励)
MES制造系统 Java开发工程师
内容:
1.对MES制造行业的信息化管理软件的迭代进行需求开发和维护
2.对接硬件进行数据采集(电子天平、标签打印机)
3.提出并实施优化在线编辑器、表单组件化等方案
4.搭建数据看板系统
业绩:
对mes系统和血浆站提出在线编辑、数据报表打印等多个优化建议和技术方案,最终被采取后提升了用户体验(绩效奖励)
oa自动化办公平台 Java开发工程师
参与 oa 自动化办公平台的需求评审、技术选型,主要负责后端开发。项目主要使用 camunda 流程引擎
2022.08-2022.08
福州智慧养老保障系统 全栈开发工程师
负责福州智慧养老项目G端开发,参与需求评审、设计和系统开发,使用到的技术有 VueCli、AntDesign of Vue、
Oracle、Springboot、Activiti 流程引擎等,目前系统已上线。
2020.07-2021 .02
展厅播放器 后端开发工程师
2022.07-2022.08
负责展厅的Unity播放器开发,支持在ipad端远程控制播放器的播放、文件同步、页面跳转和声音采集等功能。主导播放器
和ipad端app的开发

团队情况

  • 整包服务: 微信公众号开发   微信小程序开发   PC网站开发   H5网站开发   App开发   WebApp开发   
角色 职位
负责人 java开发工程师
队员 产品经理
队员 UI设计师
队员 前端工程师
队员 后端工程师

案例展示

  • MES生产管理系统

    MES生产管理系统

    1.对MES制造行业的信息化管理软件的迭代进行需求开发和维护 2.对接硬件进行数据采集(电子天平、标签打印机) 3.提出并实施优化在线编辑器、表单组件化等方案 4.搭建数据看板系统

  • AI Agent智能体搭建平台

    AI Agent智能体搭建平台

    1.前期对大语言模型、提示词相关知识进行了解,以及对行业相关知识的整合 2.智能体平台需求梳理和评价 3.主导智能体平台功能开发(web+安卓) 从Ollama+DeepSeek本地部署开始,使用PlanAndExecute架构搭建智能体,逐步集成RAG向量检索、提示词优化

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