本人主要从事 Python 后端开发与企业自动化系统开发,熟悉 Python 语言及常用 Web 框架,包括 FastAPI、Django、Flask,能够独立完成接口设计、业务逻辑开发、权限控制、数据建模和系统部署。熟悉 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、Redis 等数据库和缓存组件,具备 SQL 优化、数据结构设计、数据导入导出和报表统计经验。熟悉 SQLAlchemy、Pydantic、Alembic、APScheduler、Celery 等后端开发常用工具,能够构建稳定可维护的业务系统。
在企业应用集成方面,熟悉企业微信、飞书、钉钉等平台的机器人、消息推送、回调接口、群消息处理、自动提醒、自动催办等场景,能够根据业务需求完成第三方 API 对接、接口调试和数据同步。在 AI 应用方面,具备大模型接口接入、Prompt 设计、OCR 文档识别、PDF/Word/Excel 解析、结构化信息抽取、知识库问答和自动化工具开发经验。熟悉 Docker、Linux 服务器部署、接口联调、日志排查、环境变量配置和项目上线流程,能够独立完成从需求分析、技术方案设计、开发测试到部署交付的完整流程。
曾参与多个企业内部自动化与后端系统项目开发,主要负责后端架构设计、接口开发、数据库设计、第三方平台对接和系统部署。项目类型包括企业微信绩效机器人、企业微信群消息提醒系统、Excel 数据解析入库、月报收集、自动催办、绩效计算、结果导出等。系统通过企业微信回调或机器人能力接收业务数据,自动解析 Excel、文本和表单内容,按照业务规则生成绩效结果、提醒任务和统计报表,减少人工汇总和重复沟通成本。
同时参与过法律业务场景的企业微信外部群自动化方案设计与验证,围绕外部群中的判决书、调解书、缴费通知、已付金额、逾期风险等信息,设计消息采集、OCR 文档识别、关键词规则识别、缴费期限提醒、案管系统同步、人工复核和操作日志等模块。该方案重点解决群消息分散、人工登记容易遗漏、缴费期限跟进不及时、文书信息难以结构化沉淀等问题。本人能够根据客户业务流程拆解需求,输出技术方案,并完成 FastAPI 后端、数据库、定时任务、接口对接、部署和测试等工作。
该项目是一个面向企业内部绩效管理的企业微信自动化系统,主要用于月报收集、Excel 数据解析、绩效计算、自动提醒和结果导出。系统通过企业微信回调或机器人消息接收员工提交的数据,自动解析 Excel 表格和文本内容,将签单金额、回款金额、毛利、月报提交情况等数据入库,并按照企业设定
该项目是一个面向法律业务场景的企业微信外部群案件信息自动识别与跟进系统,主要解决群聊中案件信息分散、人工登记容易遗漏、缴费期限跟进不及时、文书资料难以结构化管理等问题。系统设计支持从企业微信外部群中采集案件相关消息,识别判决书、调解书、缴费通知、已付金额、逾期风险、强制执行和仲裁