ID:419437

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资深软件开发工程师

  • 公司信息:
  • 某外包大厂
  • 工作经验:
  • 14年
  • 兼职日薪:
  • 1500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 可工作日驻场(离职原因)
  • 可工作日驻场(自由职业原因)
  • 所在区域:
  • 上海
  • 浦东

技术能力

1.全栈技术栈掌握:熟练掌握 Java/python/SQL 等后端技术,同时熟练前端技术栈,包括
HTML/CSS/JavaScript 及其多种框架(如 jQuery、KnockoutJS、Bootstrap、AngularJS、Vue 、react等),
能够跨栈研发,实现前后端无缝对接,提升项目整体性能和用户体验。
2、全栈技术栈掌握:掌握 Python 开发,熟练 FastAPI 框架、LangChain 框架等 AI 开发技术,熟悉 Prompt
Engineering,能设计高质量的提示工程方案,熟练掌握 RAG(检索增强生成)架构,构建企业级知识库,熟
悉 LangChain 框架,能开发复杂的 AI Agent 应用,熟悉主流大语言模型(GPT、ChatGLM、通义千问等)
特性及应用场景,掌握向量数据库应用开发,熟练使用 Milvus 进行语义检索。熟悉阿里 opentrek、阿里
云百炼、coze、dify、n8n 等智能体搭建平台。
3、并发与多线程优化:深入理解 Java 并发编程,熟练掌握异步编程、线程池等技术。主导过多个基于 AQS
和 JUC 源码的大型项目性能优化,对 Java 多线程、高性能、高并发开发有丰富经验,能够确保系统在
高负载下稳定运行
4、微服务架构与分布式系统:熟悉微服务架构,对 SpringBoot/SpringCloud/Dubbo 等框架有深入了解。
能够根据实际业务场景选择合适的解决方案,搭建高可用、可扩展的分布式系统。同时,具备丰富的分
布式事务、一致性协议等复杂问题解决能力。
.......等等

项目经验

一、某医药企业知识库与检索智能问答助手
为解决企业“数据丰富但知识匮乏”的核心痛点,本项目旨在构建一个统一的企业级知识管理与智能应用平
台。项目以 China Platform作为后端知识底座,集中管理公司所有显性与隐性知识资
产;以 检索智能问答助手作为前端交互入口,为员工提供自然语言交互的智能知识查询服务。我作为核
心 Java 开发工程师,主导了 检索智能问答 智能体的总体设计与关键功能实现,最终将员工获取知识的效率提
升了50%以上,问题平均解决时间缩短60%,显著推动了企业的数字化转型。
技术实现:
1.
后端核心架构: 采用 SpringBoot 3.x + WebFlux 响应式编程框架构建高并发、高性能的后端服务,
集成 MyBatis-Plus 进行数据持久化操作,使用 Kafka 处理异步消息,Redis 集群 保障缓存与会话性
能,OSS 对象存储 管理非结构化文档。
2.
智能检索与问答: 核心采用 RAG(检索增强生成) 技术路线。通过向量化技术实现语义检索,结合传
统关键词检索,形成“多路召回+混合检索”策略,精准定位知识片段。随后将检索结果注入大模型,
生成精准、可信的答案。
3.
前端与集成: 使用 Vue.js 开发 PC 端管理界面,并基于企业微信 SDK 进行移动端适配开发,确保员
工能在多终端便捷地访问服务。
责任描述:
1.
智能体总体设计与核心开发:负责 检索智能问答 智能服务端的总体架构设计、技术选型与核心流程开发,
确保系统的高可用性、可扩展性和稳定性。
2.
AI 能力集成与功能实现: 深度解析并调用 OpenTrek(阿里云平台,opentrek2.1) 智能体接口,主
导实现了 多轮对话记忆与压缩、用户意图识别、查询词条智能改写、大模型拒答与自主回答判断 等关
键 AI 交互功能。
3.
多源知识检索与回答生成: 开发并优化了 通识知识库检索 与 上游业务接口调用 的逻辑,并对检索结
果进行 总结、提炼与个性化重组,支持 中英文回答 与 联网搜索,最终生成满足用户需求的精准答案。
4.
性能优化与业务赋能: 通过代码优化、缓存策略和异步处理,显著提升了系统的响应速度与并发能力,
将知识查询效率提升50%以上,直接赋能业务,解决了“找知识难”的实际问题。

信用行为

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