胜佳
高级 Java 后端开发工程师（大模型应用方向）
浙大网新 · 6年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
杭州
时间：
下班后周六周日
信用行为
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技术能力
6 年 Java 后端，近一年专注大模型应用落地。熟练 Java / Python、Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MySQL、Redis、Elasticsearch、Kafka、Docker / K8s。AI 侧熟悉 LangChain / LangGraph、Agent 开发、RAG 全链路（Milvus 向量库、BM25 + 语义混合检索、RRF 融合、Cross-Encoder 重排序）、SSE 流式输出及 Qwen / DeepSeek 选型。最擅长把企业文档做成答得准、带出处的问答助手，用 Agent 自动化多步骤流程，及传统系统接入大模型的落地。
项目经验
1. 政务知识库 RAG 智能问答助手（2026.01 至今）：独立负责检索与生成全链路，采用查询改写 + BM25 与向量混合检索 + RRF 融合 + Cross-Encoder 重排序 + 阈值闸门，回答附引用来源可回查。
2. 政务「一件事」多智能体协同办理助手（2025.06–2025.12）：基于 LangGraph 编排多 Agent 协同完成跨部门事项流转，替代人工逐环节串联。
3. 自研校招 AI 工作台（已上线运营）：FastAPI + MySQL + Elasticsearch，Agent 集成 8 个工具、SSE 流式对话与知识库检索，已沉淀 4.4 万条岗位数据。
2. 政务「一件事」多智能体协同办理助手（2025.06–2025.12）：基于 LangGraph 编排多 Agent 协同完成跨部门事项流转，替代人工逐环节串联。
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高级 Java 后端开发工程师（大模型应用方向） · 6年经验 · 浙大网新
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6 年 Java 后端，近一年专注大模型应用落地。熟练 Java / Python、Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、MySQL、Redis、Elasticsearch、Kafka、Docker / K8s。AI 侧熟悉 LangChain / LangGraph、Agent 开发、RAG 全链路（Milvus 向量库、BM25 + 语义混合检索、RRF 融合、Cross-Encoder 重排序）、SSE 流式输出及 Qwen / DeepSeek 选型。最擅长把企业文档做成答得准、带出处的问答助手，用 Agent 自动化多步骤流程，及传统系统接入大模型的落地。
项目经验
1. 政务知识库 RAG 智能问答助手（2026.01 至今）：独立负责检索与生成全链路，采用查询改写 + BM25 与向量混合检索 + RRF 融合 + Cross-Encoder 重排序 + 阈值闸门，回答附引用来源可回查。
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政务知识库RAG智能问答系统
面向政务服务场景的知识库智能问答系统，检索与生成全链路由本人独立设计实现。支持口语化问法自动改写为标准术语；BM25 与向量双路召回经 RRF 融合，再由 Cross-Encoder 重排序；域外问题自动拒答，回答强制附引用来源、可逐条回查原文。内置 24 条评测集与四档消融实验
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