易凡
全栈工程师
深圳未来之风有限公司 · 5年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练 LangChain、LangGraph 多智能体编排框架，了解 MCP 协议；可独立完成主流大模型业务接入；通过提示词约束、结构化输出、人工兜底等多重策略缓解模型幻觉；掌握私有化 RAG 知识库完整方案设计。
技术栈
前端：Vue3、SvelteKit、React、TypeScript、TailwindCSS、Element Plus、Ant Design
后端：Python、Go、Java、PHP；DDD 分层架构
存储：MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、Milvus 向量库、OSS 对象存储
部署：Docker 容器化、GitHub Actions CI/CD，熟悉私有化环境适配、网络、权限各类落地问题
技术栈
前端：Vue3、SvelteKit、React、TypeScript、TailwindCSS、Element Plus、Ant Design
后端：Python、Go、Java、PHP；DDD 分层架构
存储：MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、Milvus 向量库、OSS 对象存储
部署：Docker 容器化、GitHub Actions CI/CD，熟悉私有化环境适配、网络、权限各类落地问题
项目经验
跨境电商 AI 运营中台
角色：全栈负责人
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、APScheduler、SQLite、PySide6、飞书开放平台
项目背景：跨境电商卖家在亚马逊、沃尔玛等海外平台选品时，人工采集竞品数据效率低下、库存巡检滞后、销售 / 广告 / 库存数据割裂。以飞书为协作入口搭建一体化 AI 运营中台，打通从采集到决策的完整链路，把重复性运营工作交给 Agent，辅助卖家沉淀可追溯的量化选品决策。
主要负责：
后端服务、智能 Agent 编排引擎开发，多平台选品采集、每 30 分钟库存预警、ReAct Agent 选品分析、每日三维度数据洞察日报、双 Agent 联动自动接力五大核心模块
实现 ReAct AI 选品分析：自动抓取竞品 → 市场容量 / 竞争强度 / 利润空间三维度分析 → 结果写回飞书多维表格并推送报告卡片，形成可追溯的量化决策链路
设计纯 Python 状态机驱动的双 Agent 接力编排：「选品 → Listing 生成」与「洞察 → 选品复盘」两条链路，支持断点续跑，未配置 API Key 时自动切换 Mock 兜底，保障开发与演示环境零阻塞
限流重试 + 按 ASIN + 平台增量去重；LLM 输出以硬规则兜底（销量跌幅 / ACoS / 库存阈值强制标红），业务与技术双日志按角色隔离
工程化交付：FastAPI 卡片回调服务配合 Cloudflare Tunnel 实现公网回调，异步回写规避飞书 3 秒超时限制；桌面端提供 6 项健康检查、事件驱动审批流管理（状态自动回写）、任务调度一键启停与数据看板
角色：全栈负责人
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、APScheduler、SQLite、PySide6、飞书开放平台
项目背景：跨境电商卖家在亚马逊、沃尔玛等海外平台选品时，人工采集竞品数据效率低下、库存巡检滞后、销售 / 广告 / 库存数据割裂。以飞书为协作入口搭建一体化 AI 运营中台，打通从采集到决策的完整链路，把重复性运营工作交给 Agent，辅助卖家沉淀可追溯的量化选品决策。
主要负责：
后端服务、智能 Agent 编排引擎开发，多平台选品采集、每 30 分钟库存预警、ReAct Agent 选品分析、每日三维度数据洞察日报、双 Agent 联动自动接力五大核心模块
实现 ReAct AI 选品分析：自动抓取竞品 → 市场容量 / 竞争强度 / 利润空间三维度分析 → 结果写回飞书多维表格并推送报告卡片，形成可追溯的量化决策链路
设计纯 Python 状态机驱动的双 Agent 接力编排：「选品 → Listing 生成」与「洞察 → 选品复盘」两条链路，支持断点续跑，未配置 API Key 时自动切换 Mock 兜底，保障开发与演示环境零阻塞
限流重试 + 按 ASIN + 平台增量去重；LLM 输出以硬规则兜底（销量跌幅 / ACoS / 库存阈值强制标红），业务与技术双日志按角色隔离
工程化交付：FastAPI 卡片回调服务配合 Cloudflare Tunnel 实现公网回调，异步回写规避飞书 3 秒超时限制；桌面端提供 6 项健康检查、事件驱动审批流管理（状态自动回写）、任务调度一键启停与数据看板
ID:155625
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易凡
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技术能力
熟练 LangChain、LangGraph 多智能体编排框架，了解 MCP 协议；可独立完成主流大模型业务接入；通过提示词约束、结构化输出、人工兜底等多重策略缓解模型幻觉；掌握私有化 RAG 知识库完整方案设计。
技术栈
前端：Vue3、SvelteKit、React、TypeScript、TailwindCSS、Element Plus、Ant Design
后端：Python、Go、Java、PHP；DDD 分层架构
存储：MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、Milvus 向量库、OSS 对象存储
部署：Docker 容器化、GitHub Actions CI/CD，熟悉私有化环境适配、网络、权限各类落地问题
技术栈
前端：Vue3、SvelteKit、React、TypeScript、TailwindCSS、Element Plus、Ant Design
后端：Python、Go、Java、PHP；DDD 分层架构
存储：MySQL、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、Milvus 向量库、OSS 对象存储
部署：Docker 容器化、GitHub Actions CI/CD，熟悉私有化环境适配、网络、权限各类落地问题
项目经验
跨境电商 AI 运营中台
角色：全栈负责人
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、APScheduler、SQLite、PySide6、飞书开放平台
项目背景：跨境电商卖家在亚马逊、沃尔玛等海外平台选品时，人工采集竞品数据效率低下、库存巡检滞后、销售 / 广告 / 库存数据割裂。以飞书为协作入口搭建一体化 AI 运营中台，打通从采集到决策的完整链路，把重复性运营工作交给 Agent，辅助卖家沉淀可追溯的量化选品决策。
主要负责：
后端服务、智能 Agent 编排引擎开发，多平台选品采集、每 30 分钟库存预警、ReAct Agent 选品分析、每日三维度数据洞察日报、双 Agent 联动自动接力五大核心模块
实现 ReAct AI 选品分析：自动抓取竞品 → 市场容量 / 竞争强度 / 利润空间三维度分析 → 结果写回飞书多维表格并推送报告卡片，形成可追溯的量化决策链路
设计纯 Python 状态机驱动的双 Agent 接力编排：「选品 → Listing 生成」与「洞察 → 选品复盘」两条链路，支持断点续跑，未配置 API Key 时自动切换 Mock 兜底，保障开发与演示环境零阻塞
限流重试 + 按 ASIN + 平台增量去重；LLM 输出以硬规则兜底（销量跌幅 / ACoS / 库存阈值强制标红），业务与技术双日志按角色隔离
工程化交付：FastAPI 卡片回调服务配合 Cloudflare Tunnel 实现公网回调，异步回写规避飞书 3 秒超时限制；桌面端提供 6 项健康检查、事件驱动审批流管理（状态自动回写）、任务调度一键启停与数据看板
角色：全栈负责人
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、APScheduler、SQLite、PySide6、飞书开放平台
项目背景：跨境电商卖家在亚马逊、沃尔玛等海外平台选品时，人工采集竞品数据效率低下、库存巡检滞后、销售 / 广告 / 库存数据割裂。以飞书为协作入口搭建一体化 AI 运营中台，打通从采集到决策的完整链路，把重复性运营工作交给 Agent，辅助卖家沉淀可追溯的量化选品决策。
主要负责：
后端服务、智能 Agent 编排引擎开发，多平台选品采集、每 30 分钟库存预警、ReAct Agent 选品分析、每日三维度数据洞察日报、双 Agent 联动自动接力五大核心模块
实现 ReAct AI 选品分析：自动抓取竞品 → 市场容量 / 竞争强度 / 利润空间三维度分析 → 结果写回飞书多维表格并推送报告卡片，形成可追溯的量化决策链路
设计纯 Python 状态机驱动的双 Agent 接力编排：「选品 → Listing 生成」与「洞察 → 选品复盘」两条链路，支持断点续跑，未配置 API Key 时自动切换 Mock 兜底，保障开发与演示环境零阻塞
限流重试 + 按 ASIN + 平台增量去重；LLM 输出以硬规则兜底（销量跌幅 / ACoS / 库存阈值强制标红），业务与技术双日志按角色隔离
工程化交付：FastAPI 卡片回调服务配合 Cloudflare Tunnel 实现公网回调，异步回写规避飞书 3 秒超时限制；桌面端提供 6 项健康检查、事件驱动审批流管理（状态自动回写）、任务调度一键启停与数据看板
案例展示
云课堂小程序
产品简介：为职校学生提供在线观看课程直播、录播回放 技术栈：uni-app、socket.io、WebRtc 主要职责：实现首页名师名课、精品课程、音频视频文件的播放、聊天互动、举手提问功能、课堂测试、个人中心功能开发
AIWiki 企业知识库系统
项目背景 企业内部文档、接口说明、业务手册分散在本地电脑、不同线上知识库；本地文件与云端知识库无法双向同步；跨团队文档检索、版本管理、权限管控效率低下。需要搭建一体化 AI Wiki 平台；配套自研 Go CLI 命令行工具，实现本地文件夹与云端知识库双向同步；对接企业统一基
B2B 智能销售 Agent 平台
项目背景 面向跨境 B2B 外销企业，销售在客户挖掘、线索筛选、跨天多轮邮件跟进、意向识别存在大量重复人力工作；业务强约束：AI 不允许做关键业务决策，高风险场景必须流转人工；客户要求私有化部署，全部业务数据不出企业内网。需要搭建一套多 Agent 销售自动化平台，完成线索处
浏览器智能体插件
项目背景 面向企业内部办公场景，员工需要网页问答总结、工作计划、日程规划，同时需要对接邮箱、业务系统等多种外部工具；企业对工具调用权限、操作审计有严格安全要求。需要构建浏览器端 Agent，配套 MCP 服务管理体系，实现安全的多工具协同办公。 技术栈 前端：Svelt
跨境电商 AI 运营中台
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、APScheduler、SQLite、PySide6、飞书开放平台 项目背景：跨境电商卖家在亚马逊、沃尔玛等海外平台选品时，人工采集竞品数据效率低下、库存巡检滞后、销售 / 广告 / 库存数据割裂。以飞书为协作入口搭建一
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