5年Python后端开发经验,擅长高并发系统设计、大规模数据采集及小程序全栈开发。对AI应用集成有广泛且深入的实践:从LLM API调用、RAG知识库构建,到视觉模型对接、硬件联合开发(自主导航小车等)。始终跟进前沿技术,能将AI能力快速落地到业务场景中。
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核心技能
编程语言
· Python/TypeScript:两者均可作为主力语言,熟练交叉使用(如Python后端 + TS小程序/Node.js),能独立完成全栈项目
· Rust:学习一年,具备基础读写能力,可用于性能敏感的小工具或插件开发
后端与高并发
· Python框架:Flask/FastAPI/Django,RESTful API、WebSocket实时推送
· 高并发信息流接口:异步处理(asyncio/Celery)、消息队列(RabbitMQ/Kafka)、缓存策略(Redis)
· 数据库优化:MySQL/PostgreSQL索引调优、MongoDB分片、SQL慢查询治理
数据采集与处理
· Scrapy/Selenium/Playwright,反爬对抗,分布式爬虫(Redis去重、Kafka中转)
· Pandas/NumPy数据清洗,为AI模型准备高质量训练/推理数据
小程序全栈开发
· 前端:原生小程序框架 + TypeScript/JS,自研组件,注重UI细节与用户体验(有自我审美)
· 后端:高并发小程序接口(QPS万级),支持登录/支付/订阅消息集成,可用Node.js(TS)或Python实现
· 云开发/Serverless:阿里云/微信云托管,降低运维成本
AI集成(API & RAG & 多模态)
· LLM应用:调用GPT/Claude/文心等API,设计Prompt与Chain,实现对话、摘要、分类
· RAG系统:LangChain/LlamaIndex + 向量数据库(Chroma/Pinecone),结合业务文档构建问答知识库
· 视觉模型:对接OpenVLA、YOLO等基础视觉模型,实现目标检测、图像识别
· AI硬件联合:树莓派/Jetson Nano上集成视觉模型+LLM,实现自主导航小车、语音交互设备
运维与协作
· Docker/K8s部署后端服务(不含大模型本地部署),CI/CD自动化
· 云服务(阿里云/腾讯云/AWS):服务器选型、成本优化
· Git工作流、Code Review、接口文档撰写
其他
· 网络安全:渗透测试、Web安全审计,保障API与小程序安全
· 自动化测试:Pytest接口自动化,AI输出结果校验
· 数据分析:Matplotlib/Seaborn可视化,辅助业务决策
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项目经验
1. 高并发小程序电商信息流系统
· 负责小程序前后端全栈开发(前端TS + 后端Python),日均PV千万级,信息流接口QPS 1.2万
· 设计Redis多级缓存 + Kafka削峰,数据库查询耗时从800ms降至50ms
· 自研商品卡片组件,优化图片懒加载与骨架屏,用户停留时长提升20%
2. RAG智能问答助手(企业内部知识库)
· 对接LLM API(GPT-4/文心),结合LangChain + Chroma构建技术文档问答系统
· 设计HyDE检索策略,解决专业术语召回问题,答案准确率92%
· 集成到企业微信机器人,日均处理300+咨询,减少人工答疑成本
3. AI视觉+硬件自主导航小车
· 基于Jetson Nano,调用OpenVLA视觉模型识别道路与障碍物
· 结合LLM(API)进行路径规划指令理解,实现“向左转”“去充电桩”等自然语言控制
· 使用PID算法控制电机,完成室内自主导航与避障
4. 分布式商品数据采集与价格监控平台
· 每天采集百万级电商商品数据,反爬策略包括动态代理、指纹轮换、验证码打码
· 数据清洗后提供价格趋势分析接口,供业务端调用
· 曾为某客户提前3小时捕获竞品调价,辅助其定价决策
5. 实时行情数据处理服务(金融)
· 对接交易所WebSocket,每秒处理2万条行情tick,存入时序数据库
· 设计高可用架构:主备切换 + 断点续传,保证数据零丢失
· 对外提供HTTP/WebSocket接口,供量化交易系统调用
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其他能力
· 前沿技术探索:定期阅读AI论文、开源项目,第一时间试用新模型(如OpenClaw、Ollama等),能快速评估其集成价值
· UI审美:设计小程序界面时注重间距、色彩、动效,用户反馈“清爽易用”
· 沟通与交付:需求理解准确,文档清晰,远程协作经验丰富,时区灵活
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求职意向
AI集成开发 / 高并发后端工程师 / 小程序全栈
希望参与:AI API集成、RAG应用、AI+硬件联合项目,或高流量小程序/后端系统建设。
1. 电商数据采集平台
技术栈:Python + Scrapy + Redis + MySQL
· 设计分布式爬虫架构,部署20+爬虫节点,日均采集商品数据50万+,覆盖主流电商平台
· 实现智能反爬对抗:动态IP代理池(自研代理评分算法)、验证码识别(对接打码平台+OCR备用)、请求头指纹轮换,反爬策略自动降级切换
· 数据清洗与去重:基于Redis的BloomFilter实现URL去重,MySQL分表存储历史价格,数据准确率99.5%
· 系统稳定运行18个月,提供监控看板与异常告警,单节点故障自动迁移
2. 企业级API网关
技术栈:FastAPI + PostgreSQL + Redis + Docker
· 为SaaS平台构建统一API网关,聚合20+微服务,支持JWT认证、RBAC权限控制、动态路由
· 实现多维度限流(令牌桶/漏桶算法,基于用户/接口/IP),QPS峰值3000+,响应时间P99<50ms
· 全量日志审计:记录请求/响应体、耗时、错误码,存入ELK供运营分析
· 容器化部署:Docker Compose编排,配合GitLab CI实现蓝绿发布,回滚时间<1分钟
3. 自动化运维工具
技术栈:Python + Ansible + Prometheus
· 开发内部运维自动化平台,支持服务器批量部署(Ansible Playbook可视化编排)、配置漂移检测
· 集成Prometheus监控,自定义Exporter采集业务指标(爬虫队列长度、API错误率),通过Grafana展示
· 日志聚合分析:使用Python实现轻量级日志索引,关键字告警自动推送钉钉
· 将单次部署时间从2小时缩短至10分钟,累计管理100+服务器节点
4. 金融数据分析系统
技术栈:Python + Pandas + ClickHouse
· 处理TB级交易历史数据,设计ClickHouse分区表与物化视图,查询性能提升10倍
· 实时行情推送:对接交易所WebSocket,解析后写入Kafka,下游通过Flink/Python消费
· 提供策略回测框架:支持用户自定义指标(均线、MACD等),回测报告自动生成(收益率、夏普比)
· 对外RESTful API:QPS 2000+,时间序列数据返回优化至100ms内
5. AI学习小程序 —— 滑词卡·记忆助手
技术栈:微信小程序 + TypeScript + Python FastAPI + Redis + LLM API
· 全栈独立开发:前端采用小程序原生+自研滑动卡片组件,支持左滑“遗忘”、右滑“记住”,交互流畅60fps
· 集成记忆曲线算法:基于SuperMemo SM-2算法,动态计算单词下次复习时间,用户留存率提升35%
· AI辅助生成词卡:调用LLM API(GPT/文心)根据单词自动生成例句、同反义词、图片描述,用户可一键收藏
· 后端提供用户词库管理(MySQL)、每日复习计划推送(订阅消息),日活2000+,平均学习时长18分钟
· 特色功能:错词本强化训练、学习数据可视化(日历热力图、进度曲线)
6. AI视觉互动应用 —— 实时手势识别答题器
技术栈:Python + OpenCV + MediaPipe + WebSocket + 小程序
· 结合视觉模型(MediaPipe手掌关键点)实现实时手势识别:识别“握拳”“数字1~5”等手势
· 应用场景:线下互动答题 —— 摄像头捕捉用户手势作为答案输入,替代点击屏幕
· 后端使用WebSocket与前端小程序/PC页面通信,延迟<100ms,支持多人同时答题
· 集成LLM API自动生成题目(基于指定主题),形成“视觉输入 → AI出题 → 手势作答 → 即时反馈”闭环
· 曾用于公司团建活动,同时在线50人,手势识别准确率96%
前端开发者常用工具集合,包含JSON格式化/压缩、Base64编解码、时间戳转换、URL编解码、SHA-256/SHA-1哈希计算、正则表达式测试等功能。纯前端实现,无需后端,响应式设计,支持移动端。技术栈:HTML5 + CSS3 + JavaScript,部署于GitHub
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