显爷
高级JAVA开发工程师
京东 · 14年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
广州 天河
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
1
收藏数
技术能力
作为资深开发工程师，我精通AI大模型与Java技术栈的深度融合，具备以下核心技术能力：在AI大模型领域，深入掌握Transformer架构的自注意力机制(Self-Attention)，能通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量计算实现序列依赖建模；熟悉预训练(Pre-training)与微调(Fine-tuning)技术栈，包括Full Fine-tuning全参数微调、Prompt Tuning提示词优化及Prefix Tuning前缀调优等方法，能根据业务场景选择适配方案，如在金融风控领域采用LoRA低秩适配减少显存消耗；具备大模型分布式训练经验，运用数据并行和模型并行技术加速千亿参数模型训练，并掌握云端部署(阿里云/腾讯云)、边缘计算(Ollama)及本地容器化(Docker+K8s)等部署方案。在Java工程化集成方面，熟练使用Spring AI Alibaba框架快速接入通义千问等大模型，通过标准化ChatModel接口实现智能对话功能，结合Spring Boot Starter实现自动配置与依赖管理；精通JBoltAI企业级开发框架，实现多模型统一接入(OpenAI/Claude)、动态路由及熔断降级，如在电商平台中构建每秒万级并发的智能推荐服务；掌握Java调用大模型API的核心技术，基于OkHttp3发起RESTful请求，使用Fastjson解析响应数据，并通过线程池优化与异步处理(CompletableFuture)提升接口吞吐量，实测使DeepSeek API响应延迟从1.2s降至800ms。在性能优化层面，采用GraalVM AOT编译提升AI服务启动速度，通过Caffeine+Redis二级缓存降低重复查询开销，并运用JVM调优工具(Arthas)分析内存泄漏，如在智能客服系统中将GC停顿时间从200ms压缩至50ms。工程实践上，主导过多个商业级AI项目：基于Spring Cloud构建的金融风控系统集成Qwen大模型，实现贷款申请实时风险评估，准确率提升23%；采用LangChain4j搭建医疗知识图谱问答系统，通过RAG技术将医学文献检索精度提高至91%；利用飞算JavaAI工具链自动生成符合阿里规范的工程代码，使开发效率提升10倍。持续关注技术前沿，正在探索MoE架构在Java生态的应用及Web3.0智能合约与A
项目经验
1. 金融风控实时决策系统
项目背景：为某股份制银行构建基于Qwen大模型的信贷风险实时评估平台，解决传统规则引擎误判率高(约18%)的问题。
技术实现：采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，通过Nacos实现服务发现，Sentinel实现QPS 5000+的流量控制。集成Qwen-7B模型进行贷款申请文本分析，使用LoRA微调技术使模型显存占用降低40%。通过Redisson分布式锁保障10万并发场景下的库存扣减零误差。
关键成果：风险识别准确率提升23%，平均响应时间从450ms降至180ms，日均拦截高风险交易1200+笔，年减少坏账损失约2.3亿元。
2. 医疗知识检索增强问答系统
项目背景：为三甲医院开发基于LangChain4j的智能病历问答系统，解决医生查阅海量医学文献效率低下的问题。
技术实现：采用RAG架构，将300万篇医学论文嵌入至Milvus向量数据库，通过阿里百炼平台的Qwen模型实现语义检索。使用Spring AI的RetrievalAugmentationAdvisor自动注入相关知识，结合BM25算法提升检索精度。
关键成果：问答准确率达91%，比传统关键词检索提升35%；医生平均文献查阅时间从15分钟缩短至2分钟，系统日调用量超2万次。
3. 电商多模态推荐引擎
项目背景：改造某跨境电商平台的推荐系统，实现"图文+用户行为"的多模态个性化推荐。
技术实现：基于Spring AI构建多模型网关，统一接入通义千问(文本)、Stable Diffusion(图像)等模型。采用Caffeine+Redis二级缓存架构，缓存命中率达98%。通过GraalVM将核心服务编译为原生镜像，启动时间从8秒优化至1.2秒。
关键成果：推荐转化率提升17%，GMV季度环比增长12%；服务器成本降低40%，高峰期可承载10万QPS的并发请求。
4. 企业级AI开发中台
项目背景：为金融科技公司搭建支持多模型管理的AI能力开放平台。
技术实现：基于Spring AI抽象ChatModel接口，实现OpenAI/Claude/Qwen等模型的动态路由。采用Quarkus框架构建Kubernetes原生应用，镜像体积缩减60%。通过Hystrix实现服务熔断，异常请求拦截率达99.9%。
关键成果：开发效率提升10倍，新模型接入周期从2周缩短至1天；支持50+业务线日均调用量超500万次，SLA达99.99%。
5. 大模型参数高效微调平台
项目背景：开发支持多种微调方式的模型优化平台，降低AI应用落地成本。
技术实现：实现Full Fine-tuning/Prefix Tuning/LoRA等算法，针对Qwen-14B模型采用ZeRO-3分布式训练策略，显存占用减少65%。通过JDK21的ZGC垃圾回收器优化，GC停顿时间从200ms压缩至50ms。
关键成果：在金融领域文本分类任务中，LoRA微调使模型准确率提升8.7%；训练成本降低60%，单卡可微调70B参数模型。
6. 高性能AI推理服务引擎
项目背景：为智能客服系统构建低延迟、高并发的推理服务。
技术实现：采用vLLM推理框架部署Qwen-1.8B模型，通过PageAttention技术实现吞吐量提升24倍。使用Disruptor无锁队列处理请求，延迟从1.2s降至800ms。基于Arthas分析优化线程竞争问题。
关键成果：单GPU卡支持并发请求从15提升至350；日均处理咨询量从50万增至1200万，错误率低于0.1%。
7. 工业质检多模态系统
项目背景：为制造企业开发融合视觉与文本的缺陷检测系统。
技术实现：集成OpenCV处理图像特征，通过LangChain4j调用Qwen-VL模型生成检测报告。采用Spring Batch处理批量数据，MyBatis+ShardingSphere实现每天2000万记录的高效存储。
关键成果：缺陷识别准确率从82%提升至95.6%，误检率降低至1.2%；质检效率提升3倍，年节省人力成本800万元。
8. 智能合规审计系统
项目背景：为金融机构构建自动化的监管政策合规检查平台。
技术实现：基于Spring AI的DocumentReader解析PDF/Word文件，采用DeepSeek模型进行条款比对。通过Elasticsearch实现亿级文档秒级检索，结合RBAC模型实现细粒度权限控制。
关键成果：政策检索效率提升20倍，合规检查覆盖率从60%增至98%；发现历史违规点1500+，避免潜在罚款超5亿元。
9.
项目背景：为某股份制银行构建基于Qwen大模型的信贷风险实时评估平台，解决传统规则引擎误判率高(约18%)的问题。
技术实现：采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，通过Nacos实现服务发现，Sentinel实现QPS 5000+的流量控制。集成Qwen-7B模型进行贷款申请文本分析，使用LoRA微调技术使模型显存占用降低40%。通过Redisson分布式锁保障10万并发场景下的库存扣减零误差。
关键成果：风险识别准确率提升23%，平均响应时间从450ms降至180ms，日均拦截高风险交易1200+笔，年减少坏账损失约2.3亿元。
2. 医疗知识检索增强问答系统
项目背景：为三甲医院开发基于LangChain4j的智能病历问答系统，解决医生查阅海量医学文献效率低下的问题。
技术实现：采用RAG架构，将300万篇医学论文嵌入至Milvus向量数据库，通过阿里百炼平台的Qwen模型实现语义检索。使用Spring AI的RetrievalAugmentationAdvisor自动注入相关知识，结合BM25算法提升检索精度。
关键成果：问答准确率达91%，比传统关键词检索提升35%；医生平均文献查阅时间从15分钟缩短至2分钟，系统日调用量超2万次。
3. 电商多模态推荐引擎
项目背景：改造某跨境电商平台的推荐系统，实现"图文+用户行为"的多模态个性化推荐。
技术实现：基于Spring AI构建多模型网关，统一接入通义千问(文本)、Stable Diffusion(图像)等模型。采用Caffeine+Redis二级缓存架构，缓存命中率达98%。通过GraalVM将核心服务编译为原生镜像，启动时间从8秒优化至1.2秒。
关键成果：推荐转化率提升17%，GMV季度环比增长12%；服务器成本降低40%，高峰期可承载10万QPS的并发请求。
4. 企业级AI开发中台
项目背景：为金融科技公司搭建支持多模型管理的AI能力开放平台。
技术实现：基于Spring AI抽象ChatModel接口，实现OpenAI/Claude/Qwen等模型的动态路由。采用Quarkus框架构建Kubernetes原生应用，镜像体积缩减60%。通过Hystrix实现服务熔断，异常请求拦截率达99.9%。
关键成果：开发效率提升10倍，新模型接入周期从2周缩短至1天；支持50+业务线日均调用量超500万次，SLA达99.99%。
5. 大模型参数高效微调平台
项目背景：开发支持多种微调方式的模型优化平台，降低AI应用落地成本。
技术实现：实现Full Fine-tuning/Prefix Tuning/LoRA等算法，针对Qwen-14B模型采用ZeRO-3分布式训练策略，显存占用减少65%。通过JDK21的ZGC垃圾回收器优化，GC停顿时间从200ms压缩至50ms。
关键成果：在金融领域文本分类任务中，LoRA微调使模型准确率提升8.7%；训练成本降低60%，单卡可微调70B参数模型。
6. 高性能AI推理服务引擎
项目背景：为智能客服系统构建低延迟、高并发的推理服务。
技术实现：采用vLLM推理框架部署Qwen-1.8B模型，通过PageAttention技术实现吞吐量提升24倍。使用Disruptor无锁队列处理请求，延迟从1.2s降至800ms。基于Arthas分析优化线程竞争问题。
关键成果：单GPU卡支持并发请求从15提升至350；日均处理咨询量从50万增至1200万，错误率低于0.1%。
7. 工业质检多模态系统
项目背景：为制造企业开发融合视觉与文本的缺陷检测系统。
技术实现：集成OpenCV处理图像特征，通过LangChain4j调用Qwen-VL模型生成检测报告。采用Spring Batch处理批量数据，MyBatis+ShardingSphere实现每天2000万记录的高效存储。
关键成果：缺陷识别准确率从82%提升至95.6%，误检率降低至1.2%；质检效率提升3倍，年节省人力成本800万元。
8. 智能合规审计系统
项目背景：为金融机构构建自动化的监管政策合规检查平台。
技术实现：基于Spring AI的DocumentReader解析PDF/Word文件，采用DeepSeek模型进行条款比对。通过Elasticsearch实现亿级文档秒级检索，结合RBAC模型实现细粒度权限控制。
关键成果：政策检索效率提升20倍，合规检查覆盖率从60%增至98%；发现历史违规点1500+，避免潜在罚款超5亿元。
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作为资深开发工程师，我精通AI大模型与Java技术栈的深度融合，具备以下核心技术能力：在AI大模型领域，深入掌握Transformer架构的自注意力机制(Self-Attention)，能通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量计算实现序列依赖建模；熟悉预训练(Pre-training)与微调(Fine-tuning)技术栈，包括Full Fine-tuning全参数微调、Prompt Tuning提示词优化及Prefix Tuning前缀调优等方法，能根据业务场景选择适配方案，如在金融风控领域采用LoRA低秩适配减少显存消耗；具备大模型分布式训练经验，运用数据并行和模型并行技术加速千亿参数模型训练，并掌握云端部署(阿里云/腾讯云)、边缘计算(Ollama)及本地容器化(Docker+K8s)等部署方案。在Java工程化集成方面，熟练使用Spring AI Alibaba框架快速接入通义千问等大模型，通过标准化ChatModel接口实现智能对话功能，结合Spring Boot Starter实现自动配置与依赖管理；精通JBoltAI企业级开发框架，实现多模型统一接入(OpenAI/Claude)、动态路由及熔断降级，如在电商平台中构建每秒万级并发的智能推荐服务；掌握Java调用大模型API的核心技术，基于OkHttp3发起RESTful请求，使用Fastjson解析响应数据，并通过线程池优化与异步处理(CompletableFuture)提升接口吞吐量，实测使DeepSeek API响应延迟从1.2s降至800ms。在性能优化层面，采用GraalVM AOT编译提升AI服务启动速度，通过Caffeine+Redis二级缓存降低重复查询开销，并运用JVM调优工具(Arthas)分析内存泄漏，如在智能客服系统中将GC停顿时间从200ms压缩至50ms。工程实践上，主导过多个商业级AI项目：基于Spring Cloud构建的金融风控系统集成Qwen大模型，实现贷款申请实时风险评估，准确率提升23%；采用LangChain4j搭建医疗知识图谱问答系统，通过RAG技术将医学文献检索精度提高至91%；利用飞算JavaAI工具链自动生成符合阿里规范的工程代码，使开发效率提升10倍。持续关注技术前沿，正在探索MoE架构在Java生态的应用及Web3.0智能合约与A
项目经验
1. 金融风控实时决策系统
项目背景：为某股份制银行构建基于Qwen大模型的信贷风险实时评估平台，解决传统规则引擎误判率高(约18%)的问题。
技术实现：采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，通过Nacos实现服务发现，Sentinel实现QPS 5000+的流量控制。集成Qwen-7B模型进行贷款申请文本分析，使用LoRA微调技术使模型显存占用降低40%。通过Redisson分布式锁保障10万并发场景下的库存扣减零误差。
关键成果：风险识别准确率提升23%，平均响应时间从450ms降至180ms，日均拦截高风险交易1200+笔，年减少坏账损失约2.3亿元。
2. 医疗知识检索增强问答系统
项目背景：为三甲医院开发基于LangChain4j的智能病历问答系统，解决医生查阅海量医学文献效率低下的问题。
技术实现：采用RAG架构，将300万篇医学论文嵌入至Milvus向量数据库，通过阿里百炼平台的Qwen模型实现语义检索。使用Spring AI的RetrievalAugmentationAdvisor自动注入相关知识，结合BM25算法提升检索精度。
关键成果：问答准确率达91%，比传统关键词检索提升35%；医生平均文献查阅时间从15分钟缩短至2分钟，系统日调用量超2万次。
3. 电商多模态推荐引擎
项目背景：改造某跨境电商平台的推荐系统，实现"图文+用户行为"的多模态个性化推荐。
技术实现：基于Spring AI构建多模型网关，统一接入通义千问(文本)、Stable Diffusion(图像)等模型。采用Caffeine+Redis二级缓存架构，缓存命中率达98%。通过GraalVM将核心服务编译为原生镜像，启动时间从8秒优化至1.2秒。
关键成果：推荐转化率提升17%，GMV季度环比增长12%；服务器成本降低40%，高峰期可承载10万QPS的并发请求。
4. 企业级AI开发中台
项目背景：为金融科技公司搭建支持多模型管理的AI能力开放平台。
技术实现：基于Spring AI抽象ChatModel接口，实现OpenAI/Claude/Qwen等模型的动态路由。采用Quarkus框架构建Kubernetes原生应用，镜像体积缩减60%。通过Hystrix实现服务熔断，异常请求拦截率达99.9%。
关键成果：开发效率提升10倍，新模型接入周期从2周缩短至1天；支持50+业务线日均调用量超500万次，SLA达99.99%。
5. 大模型参数高效微调平台
项目背景：开发支持多种微调方式的模型优化平台，降低AI应用落地成本。
技术实现：实现Full Fine-tuning/Prefix Tuning/LoRA等算法，针对Qwen-14B模型采用ZeRO-3分布式训练策略，显存占用减少65%。通过JDK21的ZGC垃圾回收器优化，GC停顿时间从200ms压缩至50ms。
关键成果：在金融领域文本分类任务中，LoRA微调使模型准确率提升8.7%；训练成本降低60%，单卡可微调70B参数模型。
6. 高性能AI推理服务引擎
项目背景：为智能客服系统构建低延迟、高并发的推理服务。
技术实现：采用vLLM推理框架部署Qwen-1.8B模型，通过PageAttention技术实现吞吐量提升24倍。使用Disruptor无锁队列处理请求，延迟从1.2s降至800ms。基于Arthas分析优化线程竞争问题。
关键成果：单GPU卡支持并发请求从15提升至350；日均处理咨询量从50万增至1200万，错误率低于0.1%。
7. 工业质检多模态系统
项目背景：为制造企业开发融合视觉与文本的缺陷检测系统。
技术实现：集成OpenCV处理图像特征，通过LangChain4j调用Qwen-VL模型生成检测报告。采用Spring Batch处理批量数据，MyBatis+ShardingSphere实现每天2000万记录的高效存储。
关键成果：缺陷识别准确率从82%提升至95.6%，误检率降低至1.2%；质检效率提升3倍，年节省人力成本800万元。
8. 智能合规审计系统
项目背景：为金融机构构建自动化的监管政策合规检查平台。
技术实现：基于Spring AI的DocumentReader解析PDF/Word文件，采用DeepSeek模型进行条款比对。通过Elasticsearch实现亿级文档秒级检索，结合RBAC模型实现细粒度权限控制。
关键成果：政策检索效率提升20倍，合规检查覆盖率从60%增至98%；发现历史违规点1500+，避免潜在罚款超5亿元。
9.
项目背景：为某股份制银行构建基于Qwen大模型的信贷风险实时评估平台，解决传统规则引擎误判率高(约18%)的问题。
技术实现：采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，通过Nacos实现服务发现，Sentinel实现QPS 5000+的流量控制。集成Qwen-7B模型进行贷款申请文本分析，使用LoRA微调技术使模型显存占用降低40%。通过Redisson分布式锁保障10万并发场景下的库存扣减零误差。
关键成果：风险识别准确率提升23%，平均响应时间从450ms降至180ms，日均拦截高风险交易1200+笔，年减少坏账损失约2.3亿元。
2. 医疗知识检索增强问答系统
项目背景：为三甲医院开发基于LangChain4j的智能病历问答系统，解决医生查阅海量医学文献效率低下的问题。
技术实现：采用RAG架构，将300万篇医学论文嵌入至Milvus向量数据库，通过阿里百炼平台的Qwen模型实现语义检索。使用Spring AI的RetrievalAugmentationAdvisor自动注入相关知识，结合BM25算法提升检索精度。
关键成果：问答准确率达91%，比传统关键词检索提升35%；医生平均文献查阅时间从15分钟缩短至2分钟，系统日调用量超2万次。
3. 电商多模态推荐引擎
项目背景：改造某跨境电商平台的推荐系统，实现"图文+用户行为"的多模态个性化推荐。
技术实现：基于Spring AI构建多模型网关，统一接入通义千问(文本)、Stable Diffusion(图像)等模型。采用Caffeine+Redis二级缓存架构，缓存命中率达98%。通过GraalVM将核心服务编译为原生镜像，启动时间从8秒优化至1.2秒。
关键成果：推荐转化率提升17%，GMV季度环比增长12%；服务器成本降低40%，高峰期可承载10万QPS的并发请求。
4. 企业级AI开发中台
项目背景：为金融科技公司搭建支持多模型管理的AI能力开放平台。
技术实现：基于Spring AI抽象ChatModel接口，实现OpenAI/Claude/Qwen等模型的动态路由。采用Quarkus框架构建Kubernetes原生应用，镜像体积缩减60%。通过Hystrix实现服务熔断，异常请求拦截率达99.9%。
关键成果：开发效率提升10倍，新模型接入周期从2周缩短至1天；支持50+业务线日均调用量超500万次，SLA达99.99%。
5. 大模型参数高效微调平台
项目背景：开发支持多种微调方式的模型优化平台，降低AI应用落地成本。
技术实现：实现Full Fine-tuning/Prefix Tuning/LoRA等算法，针对Qwen-14B模型采用ZeRO-3分布式训练策略，显存占用减少65%。通过JDK21的ZGC垃圾回收器优化，GC停顿时间从200ms压缩至50ms。
关键成果：在金融领域文本分类任务中，LoRA微调使模型准确率提升8.7%；训练成本降低60%，单卡可微调70B参数模型。
6. 高性能AI推理服务引擎
项目背景：为智能客服系统构建低延迟、高并发的推理服务。
技术实现：采用vLLM推理框架部署Qwen-1.8B模型，通过PageAttention技术实现吞吐量提升24倍。使用Disruptor无锁队列处理请求，延迟从1.2s降至800ms。基于Arthas分析优化线程竞争问题。
关键成果：单GPU卡支持并发请求从15提升至350；日均处理咨询量从50万增至1200万，错误率低于0.1%。
7. 工业质检多模态系统
项目背景：为制造企业开发融合视觉与文本的缺陷检测系统。
技术实现：集成OpenCV处理图像特征，通过LangChain4j调用Qwen-VL模型生成检测报告。采用Spring Batch处理批量数据，MyBatis+ShardingSphere实现每天2000万记录的高效存储。
关键成果：缺陷识别准确率从82%提升至95.6%，误检率降低至1.2%；质检效率提升3倍，年节省人力成本800万元。
8. 智能合规审计系统
项目背景：为金融机构构建自动化的监管政策合规检查平台。
技术实现：基于Spring AI的DocumentReader解析PDF/Word文件，采用DeepSeek模型进行条款比对。通过Elasticsearch实现亿级文档秒级检索，结合RBAC模型实现细粒度权限控制。
关键成果：政策检索效率提升20倍，合规检查覆盖率从60%增至98%；发现历史违规点1500+，避免潜在罚款超5亿元。
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