snorlax
部门经理
360 · 10年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 朝阳
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
2
收藏数
技术能力
AI与机器学习： TensorFlow、PyTorch、Transformers、LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、模型微调（Fine-tuning）、智能体（Agent）开发、NLP
量化与金融科技： JoinQuant、Tushare、Pandas、NumPy、TA-Lib、量化因子建模、策略回测、风险控制
编程语言： Java、Python、Go、Shell
Web开发： HTML、CSS、JavaScript、React、Vue.js、Node.js
数据库： MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Redis、MongoDB
容器与虚拟化： Docker、Kubernetes、VMware
大数据技术： Hadoop、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse
DevOps与自动化： Jenkins、Ansible、Terraform、GitLab CI/CD
网络安全技术： IDS/IPS、防火墙配置、漏洞扫描与渗透测试、安全事件监控与响应（SIEM）
版本控制与协作工具： Git、GitHub、GitLab、Bitbucket
专利：已代稿7篇网络安全+AI相关专利
量化与金融科技： JoinQuant、Tushare、Pandas、NumPy、TA-Lib、量化因子建模、策略回测、风险控制
编程语言： Java、Python、Go、Shell
Web开发： HTML、CSS、JavaScript、React、Vue.js、Node.js
数据库： MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Redis、MongoDB
容器与虚拟化： Docker、Kubernetes、VMware
大数据技术： Hadoop、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse
DevOps与自动化： Jenkins、Ansible、Terraform、GitLab CI/CD
网络安全技术： IDS/IPS、防火墙配置、漏洞扫描与渗透测试、安全事件监控与响应（SIEM）
版本控制与协作工具： Git、GitHub、GitLab、Bitbucket
专利：已代稿7篇网络安全+AI相关专利
项目经验
1. AI 与网络安全相关的大模型项目
参与多个AI驱动的网络安全大模型项目，重点研究大语言模型（LLM）在威胁检测、入侵识别与安全事件响应中的应用。
利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构 和 智能体（Agent）技术，构建了可自动分析日志、生成安全报告、执行告警响应的智能安全系统。
在模型训练与优化阶段，负责数据清洗、特征工程、模型微调（Fine-tuning）与Prompt优化，提升了异常流量检测与入侵检测的精度与实时性。
应用 PyTorch 与 TensorFlow 构建深度学习模型，实现安全事件的自动化识别与预测分析。
2. 智能体（Agent）与知识增强系统项目
基于 Dify、LangChain、LlamaIndex 等框架，设计并实现了多智能体（Multi-Agent）系统，用于自动化知识问答、任务规划与文档分析。
利用 RAG 技术 构建了企业知识库问答系统，实现对私有文档与政企资料的智能语义检索与上下文生成。
通过 自定义大模型微调 与 Embedding 优化，显著提升了知识匹配精度与响应速度。
3. 互联网产品的 0-1 设计与开发
负责多个互联网产品从 0 到 1 的全栈设计与实现，涵盖需求分析、系统架构、后端开发、数据库设计与接口规范制定。
在项目中融合了 AI 智能推荐、用户行为分析、A/B 测试算法 等模块，提升了产品的智能化与用户体验。
后期结合 大模型 API（如 OpenAI、DeepSeek、Qwen） 实现智能客服与文档生成，提高了运维效率。
4. 政企行业项目
参与多个政企客户的智能化系统建设，包括 政务大数据分析平台、智能办公系统与知识问答助手。
利用 RAG + 智能体技术 打造了基于政务文档的智能问答系统，实现了政策法规、文件内容的智能检索与语义理解。
负责系统架构设计、数据集成与知识图谱构建，实现定制化AI知识应用交付。
5. 金融行业项目
主导金融领域的AI 风控与安全分析系统设计与开发。
基于 机器学习 + 大语言模型融合架构，实现了对交易行为的智能分析与欺诈检测。
使用 模型微调与特征自适应算法 优化风险评估模型，有效降低误报率；并通过 可解释性AI（XAI） 提升模型审计合规性。
6. 运营商行业项目
参与运营商领域的网络安全态势感知与大数据智能分析项目。
利用 大模型结合知识图谱 技术，提升对网络威胁的语义理解与异常行为检测能力。
结合 Flink + Spark 流式计算 与 AI 模型推理服务，构建实时安全监测与预测分析系统。
参与多个AI驱动的网络安全大模型项目，重点研究大语言模型（LLM）在威胁检测、入侵识别与安全事件响应中的应用。
利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构 和 智能体（Agent）技术，构建了可自动分析日志、生成安全报告、执行告警响应的智能安全系统。
在模型训练与优化阶段，负责数据清洗、特征工程、模型微调（Fine-tuning）与Prompt优化，提升了异常流量检测与入侵检测的精度与实时性。
应用 PyTorch 与 TensorFlow 构建深度学习模型，实现安全事件的自动化识别与预测分析。
2. 智能体（Agent）与知识增强系统项目
基于 Dify、LangChain、LlamaIndex 等框架，设计并实现了多智能体（Multi-Agent）系统，用于自动化知识问答、任务规划与文档分析。
利用 RAG 技术 构建了企业知识库问答系统，实现对私有文档与政企资料的智能语义检索与上下文生成。
通过 自定义大模型微调 与 Embedding 优化，显著提升了知识匹配精度与响应速度。
3. 互联网产品的 0-1 设计与开发
负责多个互联网产品从 0 到 1 的全栈设计与实现，涵盖需求分析、系统架构、后端开发、数据库设计与接口规范制定。
在项目中融合了 AI 智能推荐、用户行为分析、A/B 测试算法 等模块，提升了产品的智能化与用户体验。
后期结合 大模型 API（如 OpenAI、DeepSeek、Qwen） 实现智能客服与文档生成，提高了运维效率。
4. 政企行业项目
参与多个政企客户的智能化系统建设，包括 政务大数据分析平台、智能办公系统与知识问答助手。
利用 RAG + 智能体技术 打造了基于政务文档的智能问答系统，实现了政策法规、文件内容的智能检索与语义理解。
负责系统架构设计、数据集成与知识图谱构建，实现定制化AI知识应用交付。
5. 金融行业项目
主导金融领域的AI 风控与安全分析系统设计与开发。
基于 机器学习 + 大语言模型融合架构，实现了对交易行为的智能分析与欺诈检测。
使用 模型微调与特征自适应算法 优化风险评估模型，有效降低误报率；并通过 可解释性AI（XAI） 提升模型审计合规性。
6. 运营商行业项目
参与运营商领域的网络安全态势感知与大数据智能分析项目。
利用 大模型结合知识图谱 技术，提升对网络威胁的语义理解与异常行为检测能力。
结合 Flink + Spark 流式计算 与 AI 模型推理服务，构建实时安全监测与预测分析系统。
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WebApp开发文档原型图运维类开发其他开发
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部门经理
团队成员：
产品经理 UI设计师 前端工程师 后端工程师
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AI与机器学习： TensorFlow、PyTorch、Transformers、LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、模型微调（Fine-tuning）、智能体（Agent）开发、NLP
量化与金融科技： JoinQuant、Tushare、Pandas、NumPy、TA-Lib、量化因子建模、策略回测、风险控制
编程语言： Java、Python、Go、Shell
Web开发： HTML、CSS、JavaScript、React、Vue.js、Node.js
数据库： MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Redis、MongoDB
容器与虚拟化： Docker、Kubernetes、VMware
大数据技术： Hadoop、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse
DevOps与自动化： Jenkins、Ansible、Terraform、GitLab CI/CD
网络安全技术： IDS/IPS、防火墙配置、漏洞扫描与渗透测试、安全事件监控与响应（SIEM）
版本控制与协作工具： Git、GitHub、GitLab、Bitbucket
专利：已代稿7篇网络安全+AI相关专利
量化与金融科技： JoinQuant、Tushare、Pandas、NumPy、TA-Lib、量化因子建模、策略回测、风险控制
编程语言： Java、Python、Go、Shell
Web开发： HTML、CSS、JavaScript、React、Vue.js、Node.js
数据库： MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Redis、MongoDB
容器与虚拟化： Docker、Kubernetes、VMware
大数据技术： Hadoop、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse
DevOps与自动化： Jenkins、Ansible、Terraform、GitLab CI/CD
网络安全技术： IDS/IPS、防火墙配置、漏洞扫描与渗透测试、安全事件监控与响应（SIEM）
版本控制与协作工具： Git、GitHub、GitLab、Bitbucket
专利：已代稿7篇网络安全+AI相关专利
项目经验
1. AI 与网络安全相关的大模型项目
参与多个AI驱动的网络安全大模型项目，重点研究大语言模型（LLM）在威胁检测、入侵识别与安全事件响应中的应用。
利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构 和 智能体（Agent）技术，构建了可自动分析日志、生成安全报告、执行告警响应的智能安全系统。
在模型训练与优化阶段，负责数据清洗、特征工程、模型微调（Fine-tuning）与Prompt优化，提升了异常流量检测与入侵检测的精度与实时性。
应用 PyTorch 与 TensorFlow 构建深度学习模型，实现安全事件的自动化识别与预测分析。
2. 智能体（Agent）与知识增强系统项目
基于 Dify、LangChain、LlamaIndex 等框架，设计并实现了多智能体（Multi-Agent）系统，用于自动化知识问答、任务规划与文档分析。
利用 RAG 技术 构建了企业知识库问答系统，实现对私有文档与政企资料的智能语义检索与上下文生成。
通过 自定义大模型微调 与 Embedding 优化，显著提升了知识匹配精度与响应速度。
3. 互联网产品的 0-1 设计与开发
负责多个互联网产品从 0 到 1 的全栈设计与实现，涵盖需求分析、系统架构、后端开发、数据库设计与接口规范制定。
在项目中融合了 AI 智能推荐、用户行为分析、A/B 测试算法 等模块，提升了产品的智能化与用户体验。
后期结合 大模型 API（如 OpenAI、DeepSeek、Qwen） 实现智能客服与文档生成，提高了运维效率。
4. 政企行业项目
参与多个政企客户的智能化系统建设，包括 政务大数据分析平台、智能办公系统与知识问答助手。
利用 RAG + 智能体技术 打造了基于政务文档的智能问答系统，实现了政策法规、文件内容的智能检索与语义理解。
负责系统架构设计、数据集成与知识图谱构建，实现定制化AI知识应用交付。
5. 金融行业项目
主导金融领域的AI 风控与安全分析系统设计与开发。
基于 机器学习 + 大语言模型融合架构，实现了对交易行为的智能分析与欺诈检测。
使用 模型微调与特征自适应算法 优化风险评估模型，有效降低误报率；并通过 可解释性AI（XAI） 提升模型审计合规性。
6. 运营商行业项目
参与运营商领域的网络安全态势感知与大数据智能分析项目。
利用 大模型结合知识图谱 技术，提升对网络威胁的语义理解与异常行为检测能力。
结合 Flink + Spark 流式计算 与 AI 模型推理服务，构建实时安全监测与预测分析系统。
参与多个AI驱动的网络安全大模型项目，重点研究大语言模型（LLM）在威胁检测、入侵识别与安全事件响应中的应用。
利用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构 和 智能体（Agent）技术，构建了可自动分析日志、生成安全报告、执行告警响应的智能安全系统。
在模型训练与优化阶段，负责数据清洗、特征工程、模型微调（Fine-tuning）与Prompt优化，提升了异常流量检测与入侵检测的精度与实时性。
应用 PyTorch 与 TensorFlow 构建深度学习模型，实现安全事件的自动化识别与预测分析。
2. 智能体（Agent）与知识增强系统项目
基于 Dify、LangChain、LlamaIndex 等框架，设计并实现了多智能体（Multi-Agent）系统，用于自动化知识问答、任务规划与文档分析。
利用 RAG 技术 构建了企业知识库问答系统，实现对私有文档与政企资料的智能语义检索与上下文生成。
通过 自定义大模型微调 与 Embedding 优化，显著提升了知识匹配精度与响应速度。
3. 互联网产品的 0-1 设计与开发
负责多个互联网产品从 0 到 1 的全栈设计与实现，涵盖需求分析、系统架构、后端开发、数据库设计与接口规范制定。
在项目中融合了 AI 智能推荐、用户行为分析、A/B 测试算法 等模块，提升了产品的智能化与用户体验。
后期结合 大模型 API（如 OpenAI、DeepSeek、Qwen） 实现智能客服与文档生成，提高了运维效率。
4. 政企行业项目
参与多个政企客户的智能化系统建设，包括 政务大数据分析平台、智能办公系统与知识问答助手。
利用 RAG + 智能体技术 打造了基于政务文档的智能问答系统，实现了政策法规、文件内容的智能检索与语义理解。
负责系统架构设计、数据集成与知识图谱构建，实现定制化AI知识应用交付。
5. 金融行业项目
主导金融领域的AI 风控与安全分析系统设计与开发。
基于 机器学习 + 大语言模型融合架构，实现了对交易行为的智能分析与欺诈检测。
使用 模型微调与特征自适应算法 优化风险评估模型，有效降低误报率；并通过 可解释性AI（XAI） 提升模型审计合规性。
6. 运营商行业项目
参与运营商领域的网络安全态势感知与大数据智能分析项目。
利用 大模型结合知识图谱 技术，提升对网络威胁的语义理解与异常行为检测能力。
结合 Flink + Spark 流式计算 与 AI 模型推理服务，构建实时安全监测与预测分析系统。
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负责人(部门经理)
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