无妄
AI全栈应用工程师
顺丰科技有限公司 · 1年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
深圳 南山
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
熟练掌握 Vue3、React、uni-app 等主流前端框架，能够灵活运用 Nuxt.js、Next.js 进行服务端渲染开发，精通 TypeScript、JavaScript 编程语言，可借助 Arco Design、Element Plus 等 UI 组件库高效搭建界面，同时熟悉 Echarts 数据可视化工具与 GSAP 动画库，能实现丰富的交互效果与视觉呈现。
掌握 FastAPI、Node.js 进行后端服务开发，具备 Docker 容器化部署能力，可使用 Locust 开展性能压测工作，还能运用通义百炼 RAG 技术搭建智能体，同时熟悉 Redis 缓存技术，能够完成数据库复合索引优化、SSE 服务器发送事件等相关操作，具备前后端分离架构的设计与实现能力，还了解 OAuth2 与 SSO 单点登录的对接技术，能够完成相关的身份认证迁移工作。
多种类AI集成实战经验，具备快速融合AI应用能力，包括模型调优、RAG外挂知识库、图像生成、图像识别等
掌握 FastAPI、Node.js 进行后端服务开发，具备 Docker 容器化部署能力，可使用 Locust 开展性能压测工作，还能运用通义百炼 RAG 技术搭建智能体，同时熟悉 Redis 缓存技术，能够完成数据库复合索引优化、SSE 服务器发送事件等相关操作，具备前后端分离架构的设计与实现能力，还了解 OAuth2 与 SSO 单点登录的对接技术，能够完成相关的身份认证迁移工作。
多种类AI集成实战经验，具备快速融合AI应用能力，包括模型调优、RAG外挂知识库、图像生成、图像识别等
项目经验
LLM + 知识图谱智能编程能力可视化分析平台
封装 react-cytoscape 实现大规模知识图谱交互，配合 Zustand 原子化状态管理与虚拟滚动技术，在千级节点渲染场景下保持流畅交互，解决了关系网络渲染卡顿的痛点；设计基于 Qwen-turbo 的自动化管线，引入 Redis 缓存，有效降低了 Token 消耗；集成 Celery + Redis 构建分布式异步任务队列，处理耗时任务，实现指数退避重试与背压机制，保障了系统在高并发写入下的服务稳定性。
Python 编程教育平台
3 个月内从 0 完成该子平台的前后端分离重构并上线，实现了学生、教师角色的权限管理、课程目录管理和资源管理功能，支持富文本和 Python 代码编辑，显著提升了教学内容的创作效率；集成 Fetch Event Source 实现智能体和师生的实时聊天，结合通义百炼 RAG 智能体优化代码问答准确率超 90%，学生与教师的反馈显示交互体验提升明显，有效解决了传统教育平台反馈延迟的问题；引入 ECharts 实现学习数据的图表展示与 Excel 导入 / 导出功能，支持页面时长统计和性能事件监控，同时遵循 TypeScript 类型约束、ESLint 代码风格和 Tailwind + DaisyUI 统一 UI 体系，迁移 OAuth2 至 SSO 单点登录，结合 Redis 缓存与 SSE 优化，平台稳定运行 2 个月。
Locust 中文文档
基于 VitePress 快速搭建完整的文档站点，手动完成 SEO 优化与项目配置；全面使用 AI 工具（VS Code Copilot + Kiro 规划）托管 90% 以上的代码工作，大幅提升了开发效率；自研响应式表格、术语字典与 Tooltip 组件，高保真覆盖 Locust 官方的全部内容；通过工程化 Prompt 优化，遵循 OpenAI 规范，实现了 AI 驱动的文档快速迭代。
封装 react-cytoscape 实现大规模知识图谱交互，配合 Zustand 原子化状态管理与虚拟滚动技术，在千级节点渲染场景下保持流畅交互，解决了关系网络渲染卡顿的痛点；设计基于 Qwen-turbo 的自动化管线，引入 Redis 缓存，有效降低了 Token 消耗；集成 Celery + Redis 构建分布式异步任务队列，处理耗时任务，实现指数退避重试与背压机制，保障了系统在高并发写入下的服务稳定性。
Python 编程教育平台
3 个月内从 0 完成该子平台的前后端分离重构并上线，实现了学生、教师角色的权限管理、课程目录管理和资源管理功能，支持富文本和 Python 代码编辑，显著提升了教学内容的创作效率；集成 Fetch Event Source 实现智能体和师生的实时聊天，结合通义百炼 RAG 智能体优化代码问答准确率超 90%，学生与教师的反馈显示交互体验提升明显，有效解决了传统教育平台反馈延迟的问题；引入 ECharts 实现学习数据的图表展示与 Excel 导入 / 导出功能，支持页面时长统计和性能事件监控，同时遵循 TypeScript 类型约束、ESLint 代码风格和 Tailwind + DaisyUI 统一 UI 体系，迁移 OAuth2 至 SSO 单点登录，结合 Redis 缓存与 SSE 优化，平台稳定运行 2 个月。
Locust 中文文档
基于 VitePress 快速搭建完整的文档站点，手动完成 SEO 优化与项目配置；全面使用 AI 工具（VS Code Copilot + Kiro 规划）托管 90% 以上的代码工作，大幅提升了开发效率；自研响应式表格、术语字典与 Tooltip 组件，高保真覆盖 Locust 官方的全部内容；通过工程化 Prompt 优化，遵循 OpenAI 规范，实现了 AI 驱动的文档快速迭代。
无妄
AI全栈应用工程师 · 1年经验 · 顺丰科技有限公司
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技术能力
熟练掌握 Vue3、React、uni-app 等主流前端框架，能够灵活运用 Nuxt.js、Next.js 进行服务端渲染开发，精通 TypeScript、JavaScript 编程语言，可借助 Arco Design、Element Plus 等 UI 组件库高效搭建界面，同时熟悉 Echarts 数据可视化工具与 GSAP 动画库，能实现丰富的交互效果与视觉呈现。
掌握 FastAPI、Node.js 进行后端服务开发，具备 Docker 容器化部署能力，可使用 Locust 开展性能压测工作，还能运用通义百炼 RAG 技术搭建智能体，同时熟悉 Redis 缓存技术，能够完成数据库复合索引优化、SSE 服务器发送事件等相关操作，具备前后端分离架构的设计与实现能力，还了解 OAuth2 与 SSO 单点登录的对接技术，能够完成相关的身份认证迁移工作。
多种类AI集成实战经验，具备快速融合AI应用能力，包括模型调优、RAG外挂知识库、图像生成、图像识别等
掌握 FastAPI、Node.js 进行后端服务开发，具备 Docker 容器化部署能力，可使用 Locust 开展性能压测工作，还能运用通义百炼 RAG 技术搭建智能体，同时熟悉 Redis 缓存技术，能够完成数据库复合索引优化、SSE 服务器发送事件等相关操作，具备前后端分离架构的设计与实现能力，还了解 OAuth2 与 SSO 单点登录的对接技术，能够完成相关的身份认证迁移工作。
多种类AI集成实战经验，具备快速融合AI应用能力，包括模型调优、RAG外挂知识库、图像生成、图像识别等
项目经验
LLM + 知识图谱智能编程能力可视化分析平台
封装 react-cytoscape 实现大规模知识图谱交互，配合 Zustand 原子化状态管理与虚拟滚动技术，在千级节点渲染场景下保持流畅交互，解决了关系网络渲染卡顿的痛点；设计基于 Qwen-turbo 的自动化管线，引入 Redis 缓存，有效降低了 Token 消耗；集成 Celery + Redis 构建分布式异步任务队列，处理耗时任务，实现指数退避重试与背压机制，保障了系统在高并发写入下的服务稳定性。
Python 编程教育平台
3 个月内从 0 完成该子平台的前后端分离重构并上线，实现了学生、教师角色的权限管理、课程目录管理和资源管理功能，支持富文本和 Python 代码编辑，显著提升了教学内容的创作效率；集成 Fetch Event Source 实现智能体和师生的实时聊天，结合通义百炼 RAG 智能体优化代码问答准确率超 90%，学生与教师的反馈显示交互体验提升明显，有效解决了传统教育平台反馈延迟的问题；引入 ECharts 实现学习数据的图表展示与 Excel 导入 / 导出功能，支持页面时长统计和性能事件监控，同时遵循 TypeScript 类型约束、ESLint 代码风格和 Tailwind + DaisyUI 统一 UI 体系，迁移 OAuth2 至 SSO 单点登录，结合 Redis 缓存与 SSE 优化，平台稳定运行 2 个月。
Locust 中文文档
基于 VitePress 快速搭建完整的文档站点，手动完成 SEO 优化与项目配置；全面使用 AI 工具（VS Code Copilot + Kiro 规划）托管 90% 以上的代码工作，大幅提升了开发效率；自研响应式表格、术语字典与 Tooltip 组件，高保真覆盖 Locust 官方的全部内容；通过工程化 Prompt 优化，遵循 OpenAI 规范，实现了 AI 驱动的文档快速迭代。
封装 react-cytoscape 实现大规模知识图谱交互，配合 Zustand 原子化状态管理与虚拟滚动技术，在千级节点渲染场景下保持流畅交互，解决了关系网络渲染卡顿的痛点；设计基于 Qwen-turbo 的自动化管线，引入 Redis 缓存，有效降低了 Token 消耗；集成 Celery + Redis 构建分布式异步任务队列，处理耗时任务，实现指数退避重试与背压机制，保障了系统在高并发写入下的服务稳定性。
Python 编程教育平台
3 个月内从 0 完成该子平台的前后端分离重构并上线，实现了学生、教师角色的权限管理、课程目录管理和资源管理功能，支持富文本和 Python 代码编辑，显著提升了教学内容的创作效率；集成 Fetch Event Source 实现智能体和师生的实时聊天，结合通义百炼 RAG 智能体优化代码问答准确率超 90%，学生与教师的反馈显示交互体验提升明显，有效解决了传统教育平台反馈延迟的问题；引入 ECharts 实现学习数据的图表展示与 Excel 导入 / 导出功能，支持页面时长统计和性能事件监控，同时遵循 TypeScript 类型约束、ESLint 代码风格和 Tailwind + DaisyUI 统一 UI 体系，迁移 OAuth2 至 SSO 单点登录，结合 Redis 缓存与 SSE 优化，平台稳定运行 2 个月。
Locust 中文文档
基于 VitePress 快速搭建完整的文档站点，手动完成 SEO 优化与项目配置；全面使用 AI 工具（VS Code Copilot + Kiro 规划）托管 90% 以上的代码工作，大幅提升了开发效率；自研响应式表格、术语字典与 Tooltip 组件，高保真覆盖 Locust 官方的全部内容；通过工程化 Prompt 优化，遵循 OpenAI 规范，实现了 AI 驱动的文档快速迭代。
案例展示
Python 编程教育平台
平台针对编程教育场景进行开发，以Python为主要教学语言，辅助K12教育场景下的开发。 核心功能包括树状课程管理、在线代码运行、嵌入式智能体辅助代码解析，同时还有针对学生和教师的不同资源管理和数据统计。 项目封装了自定义的代码编译器和解析器，针对项目特殊场景进行优化，有针对
Locust中文文档
以Python为编程语言的API压力测试工具的官方文档的中文翻译版本，旨在重新翻译、重新组织官方的知识结构，同时确保完整呈现所有知识。是通过VitePress建立的静态站点，及其轻量，拥有极高的LightHouse评分以及优秀的SEO。 项目开创性地封装了术语tooltip，指
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