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深圳Java兼职程序员

ID：405881

Jackly

架构师、高级Java研发工程师

公司信息：
深圳数字电视国家工程实验室

工作经验：
10年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（离职原因）
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
深圳
南山

技术能力

拥有超过 10 年的 Java 开发经验，熟悉分布式系统、微服务架构，并具备大型项目的丰富实践能力。

核心技能与经验：
1、Java 技术基础：精通 JVM、并发编程、集合框架及网络编程。
2、常用框架：熟练掌握 Spring、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Netty 等。
3、架构设计：擅长分布式架构设计、微服务治理，以及高并发、高可用系统构建。
4、云原生技术：熟悉 Docker、Kubernetes 及 CI/CD 流程。
5、AI 应用集成：能够将 OpenAI、阿里、百度、华为等大模型 API 接入企业系统。
6、RAG（检索增强生成）：掌握 LangChain4j、LangChain、LlamaIndex 等框架，结合向量数据库（如 Milvus）设计解决方案。
7、大数据能力：具备 Hadoop、Spark、Flink 等经验，支持 AI 数据管道建设。
8、性能优化：熟悉 JVM 调优、GC 调优及 SQL 优化。

项目经验

项目名称：企业私有域-AI智能问答平台

项目概述：企业内部文档（技术文档、业务流程、规章制度、产品手册等）分散在不同系统（如 Confluence、Wiki、文件服务器、数据库），员工和客户获取信息效率低下，传统搜索难以提供准确答案。项目旨在构建基于 RAG（检索增强生成）架构的智能问答平台，实现用户通过自然语言提问，系统结合企业知识库进行实时检索与生成回答，提高信息获取效率与准确性。

核心职责与贡献：
1、设计整体 RAG 系统架构，包括知识库管理、检索层、大模型生成与答复逻辑。
2、设计并实现权限与认证模块，支持用户角色与访问范围控制。
3、参与大模型选型，评估内部私有化部署与公有云 API 接入方案。
4、开发文档入库服务，实现文件解析、向量化处理及存储至 Milvus 向量数据库。
5、实现语义检索、混合检索及检索结果权重排序机制。
6、集成 LangChain4j 与大模型 API，优化提示词、意图识别及 MCP 调用。
7、负责系统容器化与云原生部署，采用 Docker 与 Kubernetes 实现高可用与可扩展性。

案例展示

企业私有域-AI智能问答平台

企业内部文档（技术文档、业务流程、规章制度、产品手册等）分散在不同系统中（如 Confluence、Wiki、文件服务器、数据库），员工和客户在获取信息时效率低下。传统搜索效果有限，难以快速找到准确答案。项目目标是构建一个基于 RAG（Retrieval-Augmented G
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