行者
高级架构师 · 15年经验 · 恒生电子
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技术能力
架构设计：微服务、事件驱动、云原生、系统集成、高可用 / 高安全架构
云平台：AWS（认证解决方案架构师）
开发语言：Python、Java、JavaScript
DevOps 与容器：Docker、Kubernetes、Jenkins、ArgoCD
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、ElasticSearch
AI 与数据：RAG、AI Agent、提示词工程、LangChain、Qwen、BGE、Scrapy、Airflow
云平台：AWS（认证解决方案架构师）
开发语言：Python、Java、JavaScript
DevOps 与容器：Docker、Kubernetes、Jenkins、ArgoCD
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、ElasticSearch
AI 与数据：RAG、AI Agent、提示词工程、LangChain、Qwen、BGE、Scrapy、Airflow
项目经验
企业支付产品（Cloud Native）｜架构师
2025.01–2025.12
项目背景：构建企业 ERP 与银行系统间快捷支付通道，解决跨国、跨行、多格式支付报文转换复杂问题。
架构设计：基于 Spring Boot 构建微服务，部署于 Kubernetes 集群，实现动态扩缩容；采用 Jenkins + ArgoCD 实现 GitOps 自动化流水线。
核心挑战：设计高可靠消息转换引擎，支持 SWIFT、ISO 20022 等多种银行报文格式自动识别与转换。
技术栈：Java、Spring Boot、Kubernetes、MongoDB、Jenkins、ArgoCD
项目成果：系统具备高弹性与高可用性，支撑海量企业级批量支付请求，大幅降低运维成本。
智能投研平台（AI Native）｜架构师
2021.05–2023.11
项目背景：基于 LLM 的金融研报生成工具，解决人工撰写耗时长、数据整合难等痛点。
架构设计：采用 AI Agent + RAG 架构；基于 LangChain 编排业务逻辑，集成 Qwen 推理模型与 BGE-large-zh 嵌入模型；利用 ElasticSearch 构建混合检索系统，支持多轮对话与引用溯源。
技术亮点：
数据闭环：Scrapy + Airflow 实现公开数据爬取与清洗，结合内部数据构建知识库。
本地化部署：实现大模型本地化部署，满足金融合规与数据安全要求。
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、Qwen、ElasticSearch、Scrapy、Airflow
项目成果：研报撰写效率显著提升，内容准确率与可读性获业务部门高度认可。
2025.01–2025.12
项目背景：构建企业 ERP 与银行系统间快捷支付通道，解决跨国、跨行、多格式支付报文转换复杂问题。
架构设计：基于 Spring Boot 构建微服务，部署于 Kubernetes 集群，实现动态扩缩容；采用 Jenkins + ArgoCD 实现 GitOps 自动化流水线。
核心挑战：设计高可靠消息转换引擎，支持 SWIFT、ISO 20022 等多种银行报文格式自动识别与转换。
技术栈：Java、Spring Boot、Kubernetes、MongoDB、Jenkins、ArgoCD
项目成果：系统具备高弹性与高可用性，支撑海量企业级批量支付请求，大幅降低运维成本。
智能投研平台（AI Native）｜架构师
2021.05–2023.11
项目背景：基于 LLM 的金融研报生成工具，解决人工撰写耗时长、数据整合难等痛点。
架构设计：采用 AI Agent + RAG 架构；基于 LangChain 编排业务逻辑，集成 Qwen 推理模型与 BGE-large-zh 嵌入模型；利用 ElasticSearch 构建混合检索系统，支持多轮对话与引用溯源。
技术亮点：
数据闭环：Scrapy + Airflow 实现公开数据爬取与清洗，结合内部数据构建知识库。
本地化部署：实现大模型本地化部署，满足金融合规与数据安全要求。
技术栈：Python、FastAPI、LangChain、Qwen、ElasticSearch、Scrapy、Airflow
项目成果：研报撰写效率显著提升，内容准确率与可读性获业务部门高度认可。
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