李英智
高级python工程师
马上消费金融股份有限公司 · 5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
0
评价数
3
收藏数
技术能力
5年Python后端开发经验，专注于量化交易系统和AI应用两大方向。
量化交易方向：独立开发并运维覆盖中国三大期货交易所（上期所、大商所、郑商所）的量化交易监控系统，涵盖实时行情采集、策略回测引擎、多账户订单管理、风控模块等完整链路。熟悉CTP接口对接、WebSocket实时数据流处理、高并发订单执行与异常重试机制。
AI/大模型方向：有多个大语言模型应用落地经验，包括RAG检索增强生成、提示词工程、长文本解析与结构化信息抽取、智能客服系统等。熟练使用LangChain、LlamaIndex等框架，具备OCR识别、PDF文档解析、知识库构建的完整技术方案。
数据采集与自动化：开发过企业级数据采集平台，支持多源异构数据的定时采集、清洗、入库与可视化。熟悉Scrapy、Selenium、Playwright等采集框架，以及反爬对抗策略。
技术栈：Python、FastAPI/Flask、PostgreSQL/MySQL/Redis、Docker、Linux，前端可配合React完成全栈交付。注重代码质量和工程规范，交付物包含完整文档和测试用例。
量化交易方向：独立开发并运维覆盖中国三大期货交易所（上期所、大商所、郑商所）的量化交易监控系统，涵盖实时行情采集、策略回测引擎、多账户订单管理、风控模块等完整链路。熟悉CTP接口对接、WebSocket实时数据流处理、高并发订单执行与异常重试机制。
AI/大模型方向：有多个大语言模型应用落地经验，包括RAG检索增强生成、提示词工程、长文本解析与结构化信息抽取、智能客服系统等。熟练使用LangChain、LlamaIndex等框架，具备OCR识别、PDF文档解析、知识库构建的完整技术方案。
数据采集与自动化：开发过企业级数据采集平台，支持多源异构数据的定时采集、清洗、入库与可视化。熟悉Scrapy、Selenium、Playwright等采集框架，以及反爬对抗策略。
技术栈：Python、FastAPI/Flask、PostgreSQL/MySQL/Redis、Docker、Linux，前端可配合React完成全栈交付。注重代码质量和工程规范，交付物包含完整文档和测试用例。
项目经验
项目1: AI+招投标应用开发
用 OCR + PDF 解析处理招标文件，通过大模型进行长文本分段理解和关键信息抽取（资质要求、评分标准、技术参数等），结合 RAG 构建企业知识库实现智能匹配和标书生成辅助。模型层面可根据需求选择 API 调用或私有化部署+微调方案。
技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + 向量数据库 + OCR（PaddleOCR/Tesseract）
项目2: 币安交易所合约下单简易系统
一个主账号下单、其他账号跟单同步操作，本质上就是我做过的"一拖多"跟单系统。技术方案很清晰：通过币安合约 API（Binance Futures API）监听主账号的订单/持仓变动，实时同步到分组内的跟随账号，支持按比例或固定手数跟单。
两个页面用 Python + Flask/FastAPI 做后端，前端简洁的管理界面：一个页面管理 API 账号分组配置，一个页面展示下单状态和同步日志。重点处理好并发下单的速率限制、异常重试和风控逻辑。
项目3: 商务标自动选择整合系统
资料库管理（企业资质、业绩、人员证书等素材的结构化存储）、模板管理（不同类型商务标的模板库）、规则匹配引擎（根据招标文件要求自动匹配适用的资料和模板）、自动组合生成（按评分标准智能编排商务标内容）、人工校核与导出（在线预览、修改、导出Word/PDF）。
技术栈：Python后端 + 前端管理界面 + AI解析模块.
用 OCR + PDF 解析处理招标文件，通过大模型进行长文本分段理解和关键信息抽取（资质要求、评分标准、技术参数等），结合 RAG 构建企业知识库实现智能匹配和标书生成辅助。模型层面可根据需求选择 API 调用或私有化部署+微调方案。
技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + 向量数据库 + OCR（PaddleOCR/Tesseract）
项目2: 币安交易所合约下单简易系统
一个主账号下单、其他账号跟单同步操作，本质上就是我做过的"一拖多"跟单系统。技术方案很清晰：通过币安合约 API（Binance Futures API）监听主账号的订单/持仓变动，实时同步到分组内的跟随账号，支持按比例或固定手数跟单。
两个页面用 Python + Flask/FastAPI 做后端，前端简洁的管理界面：一个页面管理 API 账号分组配置，一个页面展示下单状态和同步日志。重点处理好并发下单的速率限制、异常重试和风控逻辑。
项目3: 商务标自动选择整合系统
资料库管理（企业资质、业绩、人员证书等素材的结构化存储）、模板管理（不同类型商务标的模板库）、规则匹配引擎（根据招标文件要求自动匹配适用的资料和模板）、自动组合生成（按评分标准智能编排商务标内容）、人工校核与导出（在线预览、修改、导出Word/PDF）。
技术栈：Python后端 + 前端管理界面 + AI解析模块.
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李英智
高级python工程师 · 5年经验 · 马上消费金融股份有限公司
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技术能力
5年Python后端开发经验，专注于量化交易系统和AI应用两大方向。
量化交易方向：独立开发并运维覆盖中国三大期货交易所（上期所、大商所、郑商所）的量化交易监控系统，涵盖实时行情采集、策略回测引擎、多账户订单管理、风控模块等完整链路。熟悉CTP接口对接、WebSocket实时数据流处理、高并发订单执行与异常重试机制。
AI/大模型方向：有多个大语言模型应用落地经验，包括RAG检索增强生成、提示词工程、长文本解析与结构化信息抽取、智能客服系统等。熟练使用LangChain、LlamaIndex等框架，具备OCR识别、PDF文档解析、知识库构建的完整技术方案。
数据采集与自动化：开发过企业级数据采集平台，支持多源异构数据的定时采集、清洗、入库与可视化。熟悉Scrapy、Selenium、Playwright等采集框架，以及反爬对抗策略。
技术栈：Python、FastAPI/Flask、PostgreSQL/MySQL/Redis、Docker、Linux，前端可配合React完成全栈交付。注重代码质量和工程规范，交付物包含完整文档和测试用例。
量化交易方向：独立开发并运维覆盖中国三大期货交易所（上期所、大商所、郑商所）的量化交易监控系统，涵盖实时行情采集、策略回测引擎、多账户订单管理、风控模块等完整链路。熟悉CTP接口对接、WebSocket实时数据流处理、高并发订单执行与异常重试机制。
AI/大模型方向：有多个大语言模型应用落地经验，包括RAG检索增强生成、提示词工程、长文本解析与结构化信息抽取、智能客服系统等。熟练使用LangChain、LlamaIndex等框架，具备OCR识别、PDF文档解析、知识库构建的完整技术方案。
数据采集与自动化：开发过企业级数据采集平台，支持多源异构数据的定时采集、清洗、入库与可视化。熟悉Scrapy、Selenium、Playwright等采集框架，以及反爬对抗策略。
技术栈：Python、FastAPI/Flask、PostgreSQL/MySQL/Redis、Docker、Linux，前端可配合React完成全栈交付。注重代码质量和工程规范，交付物包含完整文档和测试用例。
项目经验
项目1: AI+招投标应用开发
用 OCR + PDF 解析处理招标文件，通过大模型进行长文本分段理解和关键信息抽取（资质要求、评分标准、技术参数等），结合 RAG 构建企业知识库实现智能匹配和标书生成辅助。模型层面可根据需求选择 API 调用或私有化部署+微调方案。
技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + 向量数据库 + OCR（PaddleOCR/Tesseract）
项目2: 币安交易所合约下单简易系统
一个主账号下单、其他账号跟单同步操作，本质上就是我做过的"一拖多"跟单系统。技术方案很清晰：通过币安合约 API（Binance Futures API）监听主账号的订单/持仓变动，实时同步到分组内的跟随账号，支持按比例或固定手数跟单。
两个页面用 Python + Flask/FastAPI 做后端，前端简洁的管理界面：一个页面管理 API 账号分组配置，一个页面展示下单状态和同步日志。重点处理好并发下单的速率限制、异常重试和风控逻辑。
项目3: 商务标自动选择整合系统
资料库管理（企业资质、业绩、人员证书等素材的结构化存储）、模板管理（不同类型商务标的模板库）、规则匹配引擎（根据招标文件要求自动匹配适用的资料和模板）、自动组合生成（按评分标准智能编排商务标内容）、人工校核与导出（在线预览、修改、导出Word/PDF）。
技术栈：Python后端 + 前端管理界面 + AI解析模块.
用 OCR + PDF 解析处理招标文件，通过大模型进行长文本分段理解和关键信息抽取（资质要求、评分标准、技术参数等），结合 RAG 构建企业知识库实现智能匹配和标书生成辅助。模型层面可根据需求选择 API 调用或私有化部署+微调方案。
技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + 向量数据库 + OCR（PaddleOCR/Tesseract）
项目2: 币安交易所合约下单简易系统
一个主账号下单、其他账号跟单同步操作，本质上就是我做过的"一拖多"跟单系统。技术方案很清晰：通过币安合约 API（Binance Futures API）监听主账号的订单/持仓变动，实时同步到分组内的跟随账号，支持按比例或固定手数跟单。
两个页面用 Python + Flask/FastAPI 做后端，前端简洁的管理界面：一个页面管理 API 账号分组配置，一个页面展示下单状态和同步日志。重点处理好并发下单的速率限制、异常重试和风控逻辑。
项目3: 商务标自动选择整合系统
资料库管理（企业资质、业绩、人员证书等素材的结构化存储）、模板管理（不同类型商务标的模板库）、规则匹配引擎（根据招标文件要求自动匹配适用的资料和模板）、自动组合生成（按评分标准智能编排商务标内容）、人工校核与导出（在线预览、修改、导出Word/PDF）。
技术栈：Python后端 + 前端管理界面 + AI解析模块.
案例展示
期货量化交易监控平台
项目描述：为私募基金开发的全自动期货量化交易监控系统，覆盖上期所、大商所、郑商所三大交易所。系统实现实时行情采集（通过CTP接口对接）、多策略回测引擎、自动下单执行、多账户资金与持仓监控、风控预警等功能。支持WebSocket实时推送行情数据，日均处理百万级tick数据。后台管理
数据采集平台
分布式数据采集与处理平台，支持多数据源并行采集、智能调度和自动化清洗。 核心功能： 多源采集：支持网页、API、数据库等多种数据源，可配置采集频率和策略 分布式架构：12节点集群部署，支持水平扩展，单日采集量超百万条 智能调度：任务优先级管理、失败自动重试、负载均
AI智能客服系统
基于大语言模型的智能客服系统，支持多轮对话、知识库检索和人工协同。 核心功能： 智能对话：基于LLM的多轮对话引擎，自动理解用户意图并生成回复 RAG知识库：接入企业文档（产品手册、售后政策等），检索增强生成，回答准确率95%+ 意图识别：自动识别退款、换货、咨询
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