风清扬
开发经理，产品经理
赢时胜，万得 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海 浦东
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人拥有丰富的企业级软件研发与系统架构经验，深耕金融科技与人工智能落地应用领域，具备扎实的底层技术功底与极强的复杂业务解析能力。
在金融业务系统方面，精通资产管理系统（VMS）的全生命周期开发与迭代，深度熟悉公募基金上线、ETF产品需求分析及核心数据处理流程。能够独立承担高复杂度的数据对账及财务报表研发。对前端UI交互与视觉交付有极度严苛的标准，擅长处理复杂的表单与输入项控件，能够100%严格遵循设计稿进行布局（如精准的元素排列、输入框等长对齐等），拒绝任何破坏原生业务逻辑的随意“优化”。在复杂数据展现上，擅长通过科学的分组渲染模式替代低效的横向拖动交互，确保金融级应用的操作严密性与极佳体验。
在人工智能与前沿自动化领域，精通大语言模型（LLM）的深度调用与上层应用架构。熟练掌握多智能体（Multi-agent）工作流的复杂编排，拥有基于行业头部大模型API构建自动化业务引擎的丰富实战经验。能够主导设计并落地全链路智能应用（如智能法律诊断、文档自动化起草等模块），将前沿AI技术与垂直业务场景深度融合。
此外，精通Python开发，在算法与底层引擎方向有深入实践。具备图像识别（如OMR机器视觉识别引擎）的优化经验，以及特定领域语言（DSL）的定义与解析能力。同时具备敏锐的商业分析能力，对海量数据下的蓝海品类挖掘及极致单SKU商业模型有深层研究。
本人具备全栈视野，代码规范严谨，工作流极度专业，能够胜任从需求剖析、架构设计到最终高标准交付的完整顾问角色。
在金融业务系统方面，精通资产管理系统（VMS）的全生命周期开发与迭代，深度熟悉公募基金上线、ETF产品需求分析及核心数据处理流程。能够独立承担高复杂度的数据对账及财务报表研发。对前端UI交互与视觉交付有极度严苛的标准，擅长处理复杂的表单与输入项控件，能够100%严格遵循设计稿进行布局（如精准的元素排列、输入框等长对齐等），拒绝任何破坏原生业务逻辑的随意“优化”。在复杂数据展现上，擅长通过科学的分组渲染模式替代低效的横向拖动交互，确保金融级应用的操作严密性与极佳体验。
在人工智能与前沿自动化领域，精通大语言模型（LLM）的深度调用与上层应用架构。熟练掌握多智能体（Multi-agent）工作流的复杂编排，拥有基于行业头部大模型API构建自动化业务引擎的丰富实战经验。能够主导设计并落地全链路智能应用（如智能法律诊断、文档自动化起草等模块），将前沿AI技术与垂直业务场景深度融合。
此外，精通Python开发，在算法与底层引擎方向有深入实践。具备图像识别（如OMR机器视觉识别引擎）的优化经验，以及特定领域语言（DSL）的定义与解析能力。同时具备敏锐的商业分析能力，对海量数据下的蓝海品类挖掘及极致单SKU商业模型有深层研究。
本人具备全栈视野，代码规范严谨，工作流极度专业，能够胜任从需求剖析、架构设计到最终高标准交付的完整顾问角色。
项目经验
项目一：核心资产估值管理系统 (VMS) 研发与迭代
项目角色：核心系统研发/技术顾问
项目描述：深度参与资管机构的核心业务系统研发，主导公募基金产品及复杂ETF产品全生命周期的VMS模块上线支持与需求深度分析。
技术与业务亮点：
1. 深入金融核心业务链路，独立负责高复杂度的数据对账及财务报表模块的架构与实现。
2. 在前端视觉与交互交付上，确立并严格贯彻“零偏差”的UI还原标准。精准控制复杂二级界面的表单控件对齐逻辑与交互细节（确保输入框等长对齐、特定图标绝对跟随等），杜绝任何主观的破坏性“优化”，确保金融系统的严谨性。
3. 针对海量数据核对场景，主导重构了界面交互形态，采用科学的分组渲染模式彻底替代传统的横向滚动（手风琴模式），大幅降低了业务人员的视觉疲劳，极大地提升了系统的操作效率。
项目二：企业级多智能体编排引擎与“全链路智能律所”
项目角色：AI架构师/全栈开发
项目描述：主导设计并落地的企业级AI多智能体（Multi-agent）工作流协同系统。通过深度集成主流大语言模型（LLM）API，构建全自动化的业务处理中枢。
技术与业务亮点：
1. 攻克大模型编排难题，设计了高效的Agent协同网络。并以此为底层引擎，成功孵化“全链路智能律所”垂直应用。
2. 实现系统集成了案件深度诊断、证据链智能分析、庭审争议焦点提取及法律文书全自动起草等高门槛模块。
3. 针对复杂的金融级文件（如ETF处理文档）的自动化诉求，利用该多智能体架构实现了非结构化业务数据的全自动解析、提炼与重构，成功将AI技术转化为切实的生产力。
项目三：垂直领域光学视觉识别（OMR）与特定语言解析引擎
项目角色：算法优化/Python开发
项目描述：独立主导开发的一套面向特定垂直领域（复杂图谱及符号转换）的机器视觉与数字化分析引擎。
技术与业务亮点：
1. 基于Python生态深度构建，自主研发并调优视觉检测模型（精准提取符号与小节边界），成功修复并规避了传统视觉方案中极易发生的“数据片段（如小节）遗漏”等边界识别痛点。
2. 展现了极强的底层抽象能力，为该垂类领域量身定义了一套专属的领域特定语言（DSL），实现了将非结构化的复杂图像数据，完美转化为结构化、可编辑的数字模型数据。
项目角色：核心系统研发/技术顾问
项目描述：深度参与资管机构的核心业务系统研发，主导公募基金产品及复杂ETF产品全生命周期的VMS模块上线支持与需求深度分析。
技术与业务亮点：
1. 深入金融核心业务链路，独立负责高复杂度的数据对账及财务报表模块的架构与实现。
2. 在前端视觉与交互交付上，确立并严格贯彻“零偏差”的UI还原标准。精准控制复杂二级界面的表单控件对齐逻辑与交互细节（确保输入框等长对齐、特定图标绝对跟随等），杜绝任何主观的破坏性“优化”，确保金融系统的严谨性。
3. 针对海量数据核对场景，主导重构了界面交互形态，采用科学的分组渲染模式彻底替代传统的横向滚动（手风琴模式），大幅降低了业务人员的视觉疲劳，极大地提升了系统的操作效率。
项目二：企业级多智能体编排引擎与“全链路智能律所”
项目角色：AI架构师/全栈开发
项目描述：主导设计并落地的企业级AI多智能体（Multi-agent）工作流协同系统。通过深度集成主流大语言模型（LLM）API，构建全自动化的业务处理中枢。
技术与业务亮点：
1. 攻克大模型编排难题，设计了高效的Agent协同网络。并以此为底层引擎，成功孵化“全链路智能律所”垂直应用。
2. 实现系统集成了案件深度诊断、证据链智能分析、庭审争议焦点提取及法律文书全自动起草等高门槛模块。
3. 针对复杂的金融级文件（如ETF处理文档）的自动化诉求，利用该多智能体架构实现了非结构化业务数据的全自动解析、提炼与重构，成功将AI技术转化为切实的生产力。
项目三：垂直领域光学视觉识别（OMR）与特定语言解析引擎
项目角色：算法优化/Python开发
项目描述：独立主导开发的一套面向特定垂直领域（复杂图谱及符号转换）的机器视觉与数字化分析引擎。
技术与业务亮点：
1. 基于Python生态深度构建，自主研发并调优视觉检测模型（精准提取符号与小节边界），成功修复并规避了传统视觉方案中极易发生的“数据片段（如小节）遗漏”等边界识别痛点。
2. 展现了极强的底层抽象能力，为该垂类领域量身定义了一套专属的领域特定语言（DSL），实现了将非结构化的复杂图像数据，完美转化为结构化、可编辑的数字模型数据。
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本人拥有丰富的企业级软件研发与系统架构经验，深耕金融科技与人工智能落地应用领域，具备扎实的底层技术功底与极强的复杂业务解析能力。
在金融业务系统方面，精通资产管理系统（VMS）的全生命周期开发与迭代，深度熟悉公募基金上线、ETF产品需求分析及核心数据处理流程。能够独立承担高复杂度的数据对账及财务报表研发。对前端UI交互与视觉交付有极度严苛的标准，擅长处理复杂的表单与输入项控件，能够100%严格遵循设计稿进行布局（如精准的元素排列、输入框等长对齐等），拒绝任何破坏原生业务逻辑的随意“优化”。在复杂数据展现上，擅长通过科学的分组渲染模式替代低效的横向拖动交互，确保金融级应用的操作严密性与极佳体验。
在人工智能与前沿自动化领域，精通大语言模型（LLM）的深度调用与上层应用架构。熟练掌握多智能体（Multi-agent）工作流的复杂编排，拥有基于行业头部大模型API构建自动化业务引擎的丰富实战经验。能够主导设计并落地全链路智能应用（如智能法律诊断、文档自动化起草等模块），将前沿AI技术与垂直业务场景深度融合。
此外，精通Python开发，在算法与底层引擎方向有深入实践。具备图像识别（如OMR机器视觉识别引擎）的优化经验，以及特定领域语言（DSL）的定义与解析能力。同时具备敏锐的商业分析能力，对海量数据下的蓝海品类挖掘及极致单SKU商业模型有深层研究。
本人具备全栈视野，代码规范严谨，工作流极度专业，能够胜任从需求剖析、架构设计到最终高标准交付的完整顾问角色。
在金融业务系统方面，精通资产管理系统（VMS）的全生命周期开发与迭代，深度熟悉公募基金上线、ETF产品需求分析及核心数据处理流程。能够独立承担高复杂度的数据对账及财务报表研发。对前端UI交互与视觉交付有极度严苛的标准，擅长处理复杂的表单与输入项控件，能够100%严格遵循设计稿进行布局（如精准的元素排列、输入框等长对齐等），拒绝任何破坏原生业务逻辑的随意“优化”。在复杂数据展现上，擅长通过科学的分组渲染模式替代低效的横向拖动交互，确保金融级应用的操作严密性与极佳体验。
在人工智能与前沿自动化领域，精通大语言模型（LLM）的深度调用与上层应用架构。熟练掌握多智能体（Multi-agent）工作流的复杂编排，拥有基于行业头部大模型API构建自动化业务引擎的丰富实战经验。能够主导设计并落地全链路智能应用（如智能法律诊断、文档自动化起草等模块），将前沿AI技术与垂直业务场景深度融合。
此外，精通Python开发，在算法与底层引擎方向有深入实践。具备图像识别（如OMR机器视觉识别引擎）的优化经验，以及特定领域语言（DSL）的定义与解析能力。同时具备敏锐的商业分析能力，对海量数据下的蓝海品类挖掘及极致单SKU商业模型有深层研究。
本人具备全栈视野，代码规范严谨，工作流极度专业，能够胜任从需求剖析、架构设计到最终高标准交付的完整顾问角色。
项目经验
项目一：核心资产估值管理系统 (VMS) 研发与迭代
项目角色：核心系统研发/技术顾问
项目描述：深度参与资管机构的核心业务系统研发，主导公募基金产品及复杂ETF产品全生命周期的VMS模块上线支持与需求深度分析。
技术与业务亮点：
1. 深入金融核心业务链路，独立负责高复杂度的数据对账及财务报表模块的架构与实现。
2. 在前端视觉与交互交付上，确立并严格贯彻“零偏差”的UI还原标准。精准控制复杂二级界面的表单控件对齐逻辑与交互细节（确保输入框等长对齐、特定图标绝对跟随等），杜绝任何主观的破坏性“优化”，确保金融系统的严谨性。
3. 针对海量数据核对场景，主导重构了界面交互形态，采用科学的分组渲染模式彻底替代传统的横向滚动（手风琴模式），大幅降低了业务人员的视觉疲劳，极大地提升了系统的操作效率。
项目二：企业级多智能体编排引擎与“全链路智能律所”
项目角色：AI架构师/全栈开发
项目描述：主导设计并落地的企业级AI多智能体（Multi-agent）工作流协同系统。通过深度集成主流大语言模型（LLM）API，构建全自动化的业务处理中枢。
技术与业务亮点：
1. 攻克大模型编排难题，设计了高效的Agent协同网络。并以此为底层引擎，成功孵化“全链路智能律所”垂直应用。
2. 实现系统集成了案件深度诊断、证据链智能分析、庭审争议焦点提取及法律文书全自动起草等高门槛模块。
3. 针对复杂的金融级文件（如ETF处理文档）的自动化诉求，利用该多智能体架构实现了非结构化业务数据的全自动解析、提炼与重构，成功将AI技术转化为切实的生产力。
项目三：垂直领域光学视觉识别（OMR）与特定语言解析引擎
项目角色：算法优化/Python开发
项目描述：独立主导开发的一套面向特定垂直领域（复杂图谱及符号转换）的机器视觉与数字化分析引擎。
技术与业务亮点：
1. 基于Python生态深度构建，自主研发并调优视觉检测模型（精准提取符号与小节边界），成功修复并规避了传统视觉方案中极易发生的“数据片段（如小节）遗漏”等边界识别痛点。
2. 展现了极强的底层抽象能力，为该垂类领域量身定义了一套专属的领域特定语言（DSL），实现了将非结构化的复杂图像数据，完美转化为结构化、可编辑的数字模型数据。
项目角色：核心系统研发/技术顾问
项目描述：深度参与资管机构的核心业务系统研发，主导公募基金产品及复杂ETF产品全生命周期的VMS模块上线支持与需求深度分析。
技术与业务亮点：
1. 深入金融核心业务链路，独立负责高复杂度的数据对账及财务报表模块的架构与实现。
2. 在前端视觉与交互交付上，确立并严格贯彻“零偏差”的UI还原标准。精准控制复杂二级界面的表单控件对齐逻辑与交互细节（确保输入框等长对齐、特定图标绝对跟随等），杜绝任何主观的破坏性“优化”，确保金融系统的严谨性。
3. 针对海量数据核对场景，主导重构了界面交互形态，采用科学的分组渲染模式彻底替代传统的横向滚动（手风琴模式），大幅降低了业务人员的视觉疲劳，极大地提升了系统的操作效率。
项目二：企业级多智能体编排引擎与“全链路智能律所”
项目角色：AI架构师/全栈开发
项目描述：主导设计并落地的企业级AI多智能体（Multi-agent）工作流协同系统。通过深度集成主流大语言模型（LLM）API，构建全自动化的业务处理中枢。
技术与业务亮点：
1. 攻克大模型编排难题，设计了高效的Agent协同网络。并以此为底层引擎，成功孵化“全链路智能律所”垂直应用。
2. 实现系统集成了案件深度诊断、证据链智能分析、庭审争议焦点提取及法律文书全自动起草等高门槛模块。
3. 针对复杂的金融级文件（如ETF处理文档）的自动化诉求，利用该多智能体架构实现了非结构化业务数据的全自动解析、提炼与重构，成功将AI技术转化为切实的生产力。
项目三：垂直领域光学视觉识别（OMR）与特定语言解析引擎
项目角色：算法优化/Python开发
项目描述：独立主导开发的一套面向特定垂直领域（复杂图谱及符号转换）的机器视觉与数字化分析引擎。
技术与业务亮点：
1. 基于Python生态深度构建，自主研发并调优视觉检测模型（精准提取符号与小节边界），成功修复并规避了传统视觉方案中极易发生的“数据片段（如小节）遗漏”等边界识别痛点。
2. 展现了极强的底层抽象能力，为该垂类领域量身定义了一套专属的领域特定语言（DSL），实现了将非结构化的复杂图像数据，完美转化为结构化、可编辑的数字模型数据。
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