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%