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软件开发工程师 · 5年经验 · 亚马逊
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技术能力
我具备扎实的软件工程背景与 5 年大厂经验，早期深耕 Wi-Fi 系统与 Android / FireOS 平台，熟悉 Wi-Fi 连接流程、常见异常模式，并长期基于设备日志进行问题定位与修复，参与过 Android Framework 与 wpa_supplicant 相关功能交付。近 2–3 年工作重心转向 LLM 工程化应用，系统实践了 Prompt Engineering 与 Context Engineering，包括日志/文档的分块、去噪、证据引用与上下文动态组装。在此基础上，我进一步深入 Multi-Agent 架构设计，使用 CrewAI 构建可控的 Agent 工作流。同时具备 Neo4j 知识图谱与 Agentic RAG 实战经验，能够将结构化关系引入 LLM 推理，提升结果的稳定性、可解释性与工程可靠性。
项目经验
我主导并落地过多个以“提升研发效率”为目标的 LLM 项目。首先构建了 基于 LLM 的 Wi-Fi 日志自动化分析工具，将专家级日志解读能力产品化，通过上下文切分与结构化推理，显著缩短问题定位时间，并成功推广至多个团队使用。随后在 Agent 兴起背景下，我设计并实现了 多 Agent 代码知识生成系统，自动生成高质量代码 Wiki，作为代码 Chat、Review 与深度研究的统一知识底座。当前项目进一步引入 Neo4j 知识图谱，将 Repo、组件、文档与变更洞察组织成可检索网络，为 Agent 提供高置信上下文，减少幻觉，形成可扩展的 Agentic Search 能力。
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