渊源
技术支持
北京澳亚杰环球商贸有限公司 · 10年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
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技术能力
作为一名 RPA+AI Agent 复合型工程师，我具备扎实的自动化与智能决策技术栈，能够实现从规则执行到自主决策的全链路解决方案。
在RPA 技术能力方面，我精通 UiPath、影刀等主流 RPA 平台，能够独立完成流程梳理、规则设计与机器人开发，擅长处理财务对账、数据录入、订单处理等高频重复业务，通过异常处理与流程优化将人工操作效率提升 60% 以上。同时，我熟练运用 Python、VBA 等脚本语言，结合 OCR、NLP 等 AI 能力，将传统 RPA 升级为智能 IPA，实现非结构化数据处理与复杂场景适配。
在AI Agent 技术能力方面，我掌握大模型工程化与智能体架构设计，精通 LangChain、AutoGen 等框架，能够搭建带记忆、工具调用与任务规划的智能体系统。我主导过 “智能办公自动化 Agent” 项目，通过 RAG 技术构建行业知识库，结合 ReAct 提示工程实现复杂任务拆解，让 Agent 自主决策并调用 RPA 机器人完成标准化执行，形成 “智能大脑 + 数字手脚” 的闭环方案。此外，我熟悉向量数据库（Milvus/Chroma）、模型微调（LoRA）与容器化部署（Docker），能够保障智能体系统的稳定性与可扩展性。
在工程化与落地能力方面，我具备从需求分析、方案设计到部署运维的全流程经验，能够将业务痛点转化为技术方案，通过版本控制、单元测试与性能优化保障项目质量。我擅长跨技术栈整合，将 RPA 的高效执行与 Agent 的自主决策深度融合，为企业提供兼具降本增效与智能化升级的数字化解决方案。
在RPA 技术能力方面，我精通 UiPath、影刀等主流 RPA 平台，能够独立完成流程梳理、规则设计与机器人开发，擅长处理财务对账、数据录入、订单处理等高频重复业务，通过异常处理与流程优化将人工操作效率提升 60% 以上。同时，我熟练运用 Python、VBA 等脚本语言，结合 OCR、NLP 等 AI 能力，将传统 RPA 升级为智能 IPA，实现非结构化数据处理与复杂场景适配。
在AI Agent 技术能力方面，我掌握大模型工程化与智能体架构设计，精通 LangChain、AutoGen 等框架，能够搭建带记忆、工具调用与任务规划的智能体系统。我主导过 “智能办公自动化 Agent” 项目，通过 RAG 技术构建行业知识库，结合 ReAct 提示工程实现复杂任务拆解，让 Agent 自主决策并调用 RPA 机器人完成标准化执行，形成 “智能大脑 + 数字手脚” 的闭环方案。此外，我熟悉向量数据库（Milvus/Chroma）、模型微调（LoRA）与容器化部署（Docker），能够保障智能体系统的稳定性与可扩展性。
在工程化与落地能力方面，我具备从需求分析、方案设计到部署运维的全流程经验，能够将业务痛点转化为技术方案，通过版本控制、单元测试与性能优化保障项目质量。我擅长跨技术栈整合，将 RPA 的高效执行与 Agent 的自主决策深度融合，为企业提供兼具降本增效与智能化升级的数字化解决方案。
项目经验
1. 智能办公自动化 Agent（Agent+RPA 融合项目）
我主导开发了一款智能报销处理 Agent，实现了 “智能决策 + 自动化执行” 的全链路闭环。该项目基于 LangGraph 框架，通过 RAG 技术构建企业报销规则知识库，结合 ReAct 提示工程让 Agent 自主拆解任务：接收用户上传的 Excel 单据后，先解析数据并校验合规性，再调用 RPA 机器人完成财务系统录入、发票验真等标准化操作，最后生成审批报告。我负责核心架构设计、提示词优化及 RPA 接口封装，通过引入重排序模型提升检索准确率，同时设计异常重试机制，将人工操作时间缩短 70%，错误率降至 0.5% 以下。
2. 垂直领域 IT 技术支持 Agent
我搭建了面向企业内部的IT 技术支持智能体，集成 Linux 运维、Python 开发及 RPA 排障等领域知识。该系统基于 AutoGen 实现多智能体协作：规划师 Agent 接收用户问题（如 “服务器宕机排查”“RPA 机器人报错”），拆解为诊断步骤；执行 Agent 调用远程命令执行工具、代码调试接口；审核 Agent 验证解决方案有效性。我负责知识库构建（收集技术文档并向量化存储于 Milvus）、工具封装及对话记忆设计，使常见问题自动解决率达 90%，平均响应时间从 15 分钟压缩至 30 秒。
3. RAG 检索优化与大模型工程化
我主导了企业级知识库问答系统的性能优化项目，针对大模型 “幻觉” 及检索不准问题进行专项改造：通过 Hybrid Search（混合检索）结合 BGE 重排序模型，将 Top3 检索准确率从 68% 提升至 92%；优化文本分块策略，按章节标题 + 段落粒度切割文档，减少上下文冗余；引入 vLLM 推理加速框架，将响应延迟降低 40%。同时，我完成了开源模型（Qwen-14B）的 LoRA 微调，适配行业术语，使系统在无外部 API 依赖下稳定运行，年节省成本超 20 万元。
我主导开发了一款智能报销处理 Agent，实现了 “智能决策 + 自动化执行” 的全链路闭环。该项目基于 LangGraph 框架，通过 RAG 技术构建企业报销规则知识库，结合 ReAct 提示工程让 Agent 自主拆解任务：接收用户上传的 Excel 单据后，先解析数据并校验合规性，再调用 RPA 机器人完成财务系统录入、发票验真等标准化操作，最后生成审批报告。我负责核心架构设计、提示词优化及 RPA 接口封装，通过引入重排序模型提升检索准确率，同时设计异常重试机制，将人工操作时间缩短 70%，错误率降至 0.5% 以下。
2. 垂直领域 IT 技术支持 Agent
我搭建了面向企业内部的IT 技术支持智能体，集成 Linux 运维、Python 开发及 RPA 排障等领域知识。该系统基于 AutoGen 实现多智能体协作：规划师 Agent 接收用户问题（如 “服务器宕机排查”“RPA 机器人报错”），拆解为诊断步骤；执行 Agent 调用远程命令执行工具、代码调试接口；审核 Agent 验证解决方案有效性。我负责知识库构建（收集技术文档并向量化存储于 Milvus）、工具封装及对话记忆设计，使常见问题自动解决率达 90%，平均响应时间从 15 分钟压缩至 30 秒。
3. RAG 检索优化与大模型工程化
我主导了企业级知识库问答系统的性能优化项目，针对大模型 “幻觉” 及检索不准问题进行专项改造：通过 Hybrid Search（混合检索）结合 BGE 重排序模型，将 Top3 检索准确率从 68% 提升至 92%；优化文本分块策略，按章节标题 + 段落粒度切割文档，减少上下文冗余；引入 vLLM 推理加速框架，将响应延迟降低 40%。同时，我完成了开源模型（Qwen-14B）的 LoRA 微调，适配行业术语，使系统在无外部 API 依赖下稳定运行，年节省成本超 20 万元。
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作为一名 RPA+AI Agent 复合型工程师，我具备扎实的自动化与智能决策技术栈，能够实现从规则执行到自主决策的全链路解决方案。
在RPA 技术能力方面，我精通 UiPath、影刀等主流 RPA 平台，能够独立完成流程梳理、规则设计与机器人开发，擅长处理财务对账、数据录入、订单处理等高频重复业务，通过异常处理与流程优化将人工操作效率提升 60% 以上。同时，我熟练运用 Python、VBA 等脚本语言，结合 OCR、NLP 等 AI 能力，将传统 RPA 升级为智能 IPA，实现非结构化数据处理与复杂场景适配。
在AI Agent 技术能力方面，我掌握大模型工程化与智能体架构设计，精通 LangChain、AutoGen 等框架，能够搭建带记忆、工具调用与任务规划的智能体系统。我主导过 “智能办公自动化 Agent” 项目，通过 RAG 技术构建行业知识库，结合 ReAct 提示工程实现复杂任务拆解，让 Agent 自主决策并调用 RPA 机器人完成标准化执行，形成 “智能大脑 + 数字手脚” 的闭环方案。此外，我熟悉向量数据库（Milvus/Chroma）、模型微调（LoRA）与容器化部署（Docker），能够保障智能体系统的稳定性与可扩展性。
在工程化与落地能力方面，我具备从需求分析、方案设计到部署运维的全流程经验，能够将业务痛点转化为技术方案，通过版本控制、单元测试与性能优化保障项目质量。我擅长跨技术栈整合，将 RPA 的高效执行与 Agent 的自主决策深度融合，为企业提供兼具降本增效与智能化升级的数字化解决方案。
在RPA 技术能力方面，我精通 UiPath、影刀等主流 RPA 平台，能够独立完成流程梳理、规则设计与机器人开发，擅长处理财务对账、数据录入、订单处理等高频重复业务，通过异常处理与流程优化将人工操作效率提升 60% 以上。同时，我熟练运用 Python、VBA 等脚本语言，结合 OCR、NLP 等 AI 能力，将传统 RPA 升级为智能 IPA，实现非结构化数据处理与复杂场景适配。
在AI Agent 技术能力方面，我掌握大模型工程化与智能体架构设计，精通 LangChain、AutoGen 等框架，能够搭建带记忆、工具调用与任务规划的智能体系统。我主导过 “智能办公自动化 Agent” 项目，通过 RAG 技术构建行业知识库，结合 ReAct 提示工程实现复杂任务拆解，让 Agent 自主决策并调用 RPA 机器人完成标准化执行，形成 “智能大脑 + 数字手脚” 的闭环方案。此外，我熟悉向量数据库（Milvus/Chroma）、模型微调（LoRA）与容器化部署（Docker），能够保障智能体系统的稳定性与可扩展性。
在工程化与落地能力方面，我具备从需求分析、方案设计到部署运维的全流程经验，能够将业务痛点转化为技术方案，通过版本控制、单元测试与性能优化保障项目质量。我擅长跨技术栈整合，将 RPA 的高效执行与 Agent 的自主决策深度融合，为企业提供兼具降本增效与智能化升级的数字化解决方案。
项目经验
1. 智能办公自动化 Agent（Agent+RPA 融合项目）
我主导开发了一款智能报销处理 Agent，实现了 “智能决策 + 自动化执行” 的全链路闭环。该项目基于 LangGraph 框架，通过 RAG 技术构建企业报销规则知识库，结合 ReAct 提示工程让 Agent 自主拆解任务：接收用户上传的 Excel 单据后，先解析数据并校验合规性，再调用 RPA 机器人完成财务系统录入、发票验真等标准化操作，最后生成审批报告。我负责核心架构设计、提示词优化及 RPA 接口封装，通过引入重排序模型提升检索准确率，同时设计异常重试机制，将人工操作时间缩短 70%，错误率降至 0.5% 以下。
2. 垂直领域 IT 技术支持 Agent
我搭建了面向企业内部的IT 技术支持智能体，集成 Linux 运维、Python 开发及 RPA 排障等领域知识。该系统基于 AutoGen 实现多智能体协作：规划师 Agent 接收用户问题（如 “服务器宕机排查”“RPA 机器人报错”），拆解为诊断步骤；执行 Agent 调用远程命令执行工具、代码调试接口；审核 Agent 验证解决方案有效性。我负责知识库构建（收集技术文档并向量化存储于 Milvus）、工具封装及对话记忆设计，使常见问题自动解决率达 90%，平均响应时间从 15 分钟压缩至 30 秒。
3. RAG 检索优化与大模型工程化
我主导了企业级知识库问答系统的性能优化项目，针对大模型 “幻觉” 及检索不准问题进行专项改造：通过 Hybrid Search（混合检索）结合 BGE 重排序模型，将 Top3 检索准确率从 68% 提升至 92%；优化文本分块策略，按章节标题 + 段落粒度切割文档，减少上下文冗余；引入 vLLM 推理加速框架，将响应延迟降低 40%。同时，我完成了开源模型（Qwen-14B）的 LoRA 微调，适配行业术语，使系统在无外部 API 依赖下稳定运行，年节省成本超 20 万元。
我主导开发了一款智能报销处理 Agent，实现了 “智能决策 + 自动化执行” 的全链路闭环。该项目基于 LangGraph 框架，通过 RAG 技术构建企业报销规则知识库，结合 ReAct 提示工程让 Agent 自主拆解任务：接收用户上传的 Excel 单据后，先解析数据并校验合规性，再调用 RPA 机器人完成财务系统录入、发票验真等标准化操作，最后生成审批报告。我负责核心架构设计、提示词优化及 RPA 接口封装，通过引入重排序模型提升检索准确率，同时设计异常重试机制，将人工操作时间缩短 70%，错误率降至 0.5% 以下。
2. 垂直领域 IT 技术支持 Agent
我搭建了面向企业内部的IT 技术支持智能体，集成 Linux 运维、Python 开发及 RPA 排障等领域知识。该系统基于 AutoGen 实现多智能体协作：规划师 Agent 接收用户问题（如 “服务器宕机排查”“RPA 机器人报错”），拆解为诊断步骤；执行 Agent 调用远程命令执行工具、代码调试接口；审核 Agent 验证解决方案有效性。我负责知识库构建（收集技术文档并向量化存储于 Milvus）、工具封装及对话记忆设计，使常见问题自动解决率达 90%，平均响应时间从 15 分钟压缩至 30 秒。
3. RAG 检索优化与大模型工程化
我主导了企业级知识库问答系统的性能优化项目，针对大模型 “幻觉” 及检索不准问题进行专项改造：通过 Hybrid Search（混合检索）结合 BGE 重排序模型，将 Top3 检索准确率从 68% 提升至 92%；优化文本分块策略，按章节标题 + 段落粒度切割文档，减少上下文冗余；引入 vLLM 推理加速框架，将响应延迟降低 40%。同时，我完成了开源模型（Qwen-14B）的 LoRA 微调，适配行业术语，使系统在无外部 API 依赖下稳定运行，年节省成本超 20 万元。
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