frenkiss
前端负责人（有完整团队）
自由职业 · 9年经验
日薪：
￥1400/8h
地点：
上海 浦东
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
3
接单数
3
评价数
4
收藏数
100%
五星率
技术能力
1.善于敏捷开发，做过的项目基本可以缩减工时，提前完成，解决问题速度快
2. 熟练使用以vue，react、python、ts为核心的技术框架开发产品
3.在可视化领域上有很多实践，熟练使用echarts, d3, antv/G6,X6图可视化编辑，threejs3d可视化等技术库，掌握ol二维地图开发与cesium 三维地球可视化开发库
4.有过低代码拖拽编排的产品开发经验，知识图谱工作经验
5.善于使用claude code, codex等ai编程，关注市场上最新的ai产品，包括vibe coding, design等领域，完整的搭建开发ai应用（全栈，后端用python或者ts开发ai），持续关注最新相关论文，并付于工程实践
2. 熟练使用以vue，react、python、ts为核心的技术框架开发产品
3.在可视化领域上有很多实践，熟练使用echarts, d3, antv/G6,X6图可视化编辑，threejs3d可视化等技术库，掌握ol二维地图开发与cesium 三维地球可视化开发库
4.有过低代码拖拽编排的产品开发经验，知识图谱工作经验
5.善于使用claude code, codex等ai编程，关注市场上最新的ai产品，包括vibe coding, design等领域，完整的搭建开发ai应用（全栈，后端用python或者ts开发ai），持续关注最新相关论文，并付于工程实践
项目经验
1. Office Workspace — SaaS 知识库协作平台
参与产品研讨、系统设计与全栈开发。平台核心能力包括：
- AI Agent 框架：基于 LangGraph 构建类 Claude Code 的通用型 Agent，支持任务规划（TodoList）、递归子 Agent 委派、可扩展工具体系与人类监督授权机制
- 文档处理管道：设计状态机 + 插件架构的 4 阶段流水线（格式转换 → 解析 → LLM 语义增强 → 向量化），实现文档从上传到可检索的全自动处理
- RAG 检索增强生成：Milvus 向量检索 + Elasticsearch BM25 关键词匹配的混合检索方案，支撑知识库问答场景
- LLM 统一网关：适配器模式接入 7+ 国内主流大模型（通义千问、智谱 GLM、DeepSeek 等），提供 OpenAI 兼容接口、密钥管理与调用统计
- 微前端架构：apps（应用壳）+ packages（可复用模块）分层设计，支持控制台、阅读器、文件管理等多端独立部署
- ai reader，ai writer（实时协作：WebSocket 多频道订阅 + Yjs CRDT 实现多人实时协同编辑），ai console（目标执行结果）
2. 低代码拖拽平台
产品描述：低代码可视化拖拽平台，提供统一的开发规范，通过拖拽组合或者指令，和简易的用户配置交互，快速搭建可视化大屏与专题页面，迅速响应需求。
产品职责：
1.产品职能：负责需求功能设计，架构分层（平台层，组件层，数据层）的规范制定，以及文档编写，产品手册
2.开发职能：整体负责平台各功能设计与开发，内置组件库
参与产品研讨、系统设计与全栈开发。平台核心能力包括：
- AI Agent 框架：基于 LangGraph 构建类 Claude Code 的通用型 Agent，支持任务规划（TodoList）、递归子 Agent 委派、可扩展工具体系与人类监督授权机制
- 文档处理管道：设计状态机 + 插件架构的 4 阶段流水线（格式转换 → 解析 → LLM 语义增强 → 向量化），实现文档从上传到可检索的全自动处理
- RAG 检索增强生成：Milvus 向量检索 + Elasticsearch BM25 关键词匹配的混合检索方案，支撑知识库问答场景
- LLM 统一网关：适配器模式接入 7+ 国内主流大模型（通义千问、智谱 GLM、DeepSeek 等），提供 OpenAI 兼容接口、密钥管理与调用统计
- 微前端架构：apps（应用壳）+ packages（可复用模块）分层设计，支持控制台、阅读器、文件管理等多端独立部署
- ai reader，ai writer（实时协作：WebSocket 多频道订阅 + Yjs CRDT 实现多人实时协同编辑），ai console（目标执行结果）
2. 低代码拖拽平台
产品描述：低代码可视化拖拽平台，提供统一的开发规范，通过拖拽组合或者指令，和简易的用户配置交互，快速搭建可视化大屏与专题页面，迅速响应需求。
产品职责：
1.产品职能：负责需求功能设计，架构分层（平台层，组件层，数据层）的规范制定，以及文档编写，产品手册
2.开发职能：整体负责平台各功能设计与开发，内置组件库
团队情况
整包服务：
PC网站开发H5网站开发App开发
负责人：
前端负责人（有完整团队）
团队成员：
产品经理 UI设计师 前端工程师 后端工程师
用户评价 (3)
★ 5星
ok，ok，ok，ok，ok，ok，
★ 5星
优秀的前端开发者
★ 5星
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ID:343460
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frenkiss
有团队 · 可整包
前端负责人（有完整团队） · 9年经验 · 自由职业
3
累计接单
100%
五星好评率
3
用户评价
4
被收藏
信用行为
3
接单数
3
评价数
4
收藏数
100%
五星率
技术能力
1.善于敏捷开发，做过的项目基本可以缩减工时，提前完成，解决问题速度快
2. 熟练使用以vue，react、python、ts为核心的技术框架开发产品
3.在可视化领域上有很多实践，熟练使用echarts, d3, antv/G6,X6图可视化编辑，threejs3d可视化等技术库，掌握ol二维地图开发与cesium 三维地球可视化开发库
4.有过低代码拖拽编排的产品开发经验，知识图谱工作经验
5.善于使用claude code, codex等ai编程，关注市场上最新的ai产品，包括vibe coding, design等领域，完整的搭建开发ai应用（全栈，后端用python或者ts开发ai），持续关注最新相关论文，并付于工程实践
2. 熟练使用以vue，react、python、ts为核心的技术框架开发产品
3.在可视化领域上有很多实践，熟练使用echarts, d3, antv/G6,X6图可视化编辑，threejs3d可视化等技术库，掌握ol二维地图开发与cesium 三维地球可视化开发库
4.有过低代码拖拽编排的产品开发经验，知识图谱工作经验
5.善于使用claude code, codex等ai编程，关注市场上最新的ai产品，包括vibe coding, design等领域，完整的搭建开发ai应用（全栈，后端用python或者ts开发ai），持续关注最新相关论文，并付于工程实践
项目经验
1. Office Workspace — SaaS 知识库协作平台
参与产品研讨、系统设计与全栈开发。平台核心能力包括：
- AI Agent 框架：基于 LangGraph 构建类 Claude Code 的通用型 Agent，支持任务规划（TodoList）、递归子 Agent 委派、可扩展工具体系与人类监督授权机制
- 文档处理管道：设计状态机 + 插件架构的 4 阶段流水线（格式转换 → 解析 → LLM 语义增强 → 向量化），实现文档从上传到可检索的全自动处理
- RAG 检索增强生成：Milvus 向量检索 + Elasticsearch BM25 关键词匹配的混合检索方案，支撑知识库问答场景
- LLM 统一网关：适配器模式接入 7+ 国内主流大模型（通义千问、智谱 GLM、DeepSeek 等），提供 OpenAI 兼容接口、密钥管理与调用统计
- 微前端架构：apps（应用壳）+ packages（可复用模块）分层设计，支持控制台、阅读器、文件管理等多端独立部署
- ai reader，ai writer（实时协作：WebSocket 多频道订阅 + Yjs CRDT 实现多人实时协同编辑），ai console（目标执行结果）
2. 低代码拖拽平台
产品描述：低代码可视化拖拽平台，提供统一的开发规范，通过拖拽组合或者指令，和简易的用户配置交互，快速搭建可视化大屏与专题页面，迅速响应需求。
产品职责：
1.产品职能：负责需求功能设计，架构分层（平台层，组件层，数据层）的规范制定，以及文档编写，产品手册
2.开发职能：整体负责平台各功能设计与开发，内置组件库
参与产品研讨、系统设计与全栈开发。平台核心能力包括：
- AI Agent 框架：基于 LangGraph 构建类 Claude Code 的通用型 Agent，支持任务规划（TodoList）、递归子 Agent 委派、可扩展工具体系与人类监督授权机制
- 文档处理管道：设计状态机 + 插件架构的 4 阶段流水线（格式转换 → 解析 → LLM 语义增强 → 向量化），实现文档从上传到可检索的全自动处理
- RAG 检索增强生成：Milvus 向量检索 + Elasticsearch BM25 关键词匹配的混合检索方案，支撑知识库问答场景
- LLM 统一网关：适配器模式接入 7+ 国内主流大模型（通义千问、智谱 GLM、DeepSeek 等），提供 OpenAI 兼容接口、密钥管理与调用统计
- 微前端架构：apps（应用壳）+ packages（可复用模块）分层设计，支持控制台、阅读器、文件管理等多端独立部署
- ai reader，ai writer（实时协作：WebSocket 多频道订阅 + Yjs CRDT 实现多人实时协同编辑），ai console（目标执行结果）
2. 低代码拖拽平台
产品描述：低代码可视化拖拽平台，提供统一的开发规范，通过拖拽组合或者指令，和简易的用户配置交互，快速搭建可视化大屏与专题页面，迅速响应需求。
产品职责：
1.产品职能：负责需求功能设计，架构分层（平台层，组件层，数据层）的规范制定，以及文档编写，产品手册
2.开发职能：整体负责平台各功能设计与开发，内置组件库
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(前端负责人（有完整团队）)
|
核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
案例展示
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企业级BI+AI数据分析平台
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