Jenny-子豪

全栈工程师
光庭信息 · 5年经验
Jenny-子豪
日薪: ¥2000/8h
地点: 北京 海淀
时间: 下班后周六周日可工作日远程
有团队 · 可整包 ID:414335 复制

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AI 技能提取 | Python Django 微服务 高并发 分布式 Spring Boot Spring Java Go Node.js Vue React Next.js TypeScript TensorFlow
本人为复旦大学硕士研究生,团队成员包含哈佛大学、密歇根大学、悉尼大学等海外名校研究生,具备扎实的前端、后端开发能力,可独立或协作完成全栈项目开发、系统设计与工程落地,算法;Python;C++;数据结构;性能优化;MySQL;Redis;数据库;Docker;Linux;Git;英语;翻译;西班牙语;系统架构;Excel;大数据;机器学习;信息检索;相关技能前端技术栈:Vue3/React/TypeScript/Next.js/Electron,精通响应式设计、性能优化与跨端开发,可独立完成PC端、移动端、桌面端应用开发,后端技术栈: Java/Python/Go/Node.js,精通Spring Boot/Django/Gin等框架,熟悉微服务架构、分布式缓存、消息队列与数据库优化,可支撑高并发场景下的系统设计,AI与大数据: 精通大模型应用开发、Prompt工程、RAG检索增强生成技术,熟悉TensorFlow/PyTorch框架与数据挖掘算法,可定制开发行业垂直AI应用•项目管理: 熟练使用Git/Jira/Figma等工具,精通敏捷开发流程,可输出规范的技术文档、接口文档与项目迭代计划,保障项目可维护性与可扩展性,日语;DR。

2024.7-2025.7基于LLM+RAG的儿童白血病病例关键指标自动化提取系统(北京儿童医院委托项目)系统开发工程师背景与目标: 针对北京儿童医院积累的1000份复杂白血病电子病历(平均7万字/份),解决人工提取200+项关键诊疗指标效率低、易出错的问题,开发自动化指标提取工具。职责与技术:设计并实现基于 RAG(检索增强生成)架构 的解决方案,集成大语言模型(LLM)。构建病历文本的向量化索引库,实现高效信息检索。开发提示词工程策略,引导LLM精准定位并提取结构化指标(如诊断分型、治疗方案、药物剂量、实验室检查结果等)。2023.7-2024.7千万级真实世界医疗大数据治理与标准化体系建设(北京协和医学院委托项目)数据治理研究员背景与目标: 受北京协和医学院委托,赴湖北宜昌疾控中心,主导全市医院及区域医疗大数据中心千万级(10G+)真实世界医疗。

整包服务: 微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发WebApp开发UI设计智能硬件开发运维类开发其他开发
负责人: 全栈工程师
团队成员: UI设计师 安卓工程师 前端工程师 后端工程师 
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Jenny-子豪

有团队 · 可整包
全栈工程师 · 5年经验 · 光庭信息
城市北京 海淀 日薪2000元/8h 时间 下班后周六周日可工作日远程
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技术能力

AI 技能提取 | Python Django 微服务 高并发 分布式 Spring Boot Spring Java Go Node.js Vue React Next.js TypeScript TensorFlow
本人为复旦大学硕士研究生,团队成员包含哈佛大学、密歇根大学、悉尼大学等海外名校研究生,具备扎实的前端、后端开发能力,可独立或协作完成全栈项目开发、系统设计与工程落地,算法;Python;C++;数据结构;性能优化;MySQL;Redis;数据库;Docker;Linux;Git;英语;翻译;西班牙语;系统架构;Excel;大数据;机器学习;信息检索;相关技能前端技术栈:Vue3/React/TypeScript/Next.js/Electron,精通响应式设计、性能优化与跨端开发,可独立完成PC端、移动端、桌面端应用开发,后端技术栈: Java/Python/Go/Node.js,精通Spring Boot/Django/Gin等框架,熟悉微服务架构、分布式缓存、消息队列与数据库优化,可支撑高并发场景下的系统设计,AI与大数据: 精通大模型应用开发、Prompt工程、RAG检索增强生成技术,熟悉TensorFlow/PyTorch框架与数据挖掘算法,可定制开发行业垂直AI应用•项目管理: 熟练使用Git/Jira/Figma等工具,精通敏捷开发流程,可输出规范的技术文档、接口文档与项目迭代计划,保障项目可维护性与可扩展性,日语;DR。

项目经验

2024.7-2025.7基于LLM+RAG的儿童白血病病例关键指标自动化提取系统(北京儿童医院委托项目)系统开发工程师背景与目标: 针对北京儿童医院积累的1000份复杂白血病电子病历(平均7万字/份),解决人工提取200+项关键诊疗指标效率低、易出错的问题,开发自动化指标提取工具。职责与技术:设计并实现基于 RAG(检索增强生成)架构 的解决方案,集成大语言模型(LLM)。构建病历文本的向量化索引库,实现高效信息检索。开发提示词工程策略,引导LLM精准定位并提取结构化指标(如诊断分型、治疗方案、药物剂量、实验室检查结果等)。2023.7-2024.7千万级真实世界医疗大数据治理与标准化体系建设(北京协和医学院委托项目)数据治理研究员背景与目标: 受北京协和医学院委托,赴湖北宜昌疾控中心,主导全市医院及区域医疗大数据中心千万级(10G+)真实世界医疗。

团队情况

服务范围:
微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发WebApp开发UI设计智能硬件开发运维类开发其他开发
团队构成:
负责人(全栈工程师) | 核心队员:UI设计师 · 安卓工程师 · 前端工程师 · 后端工程师
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