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成都Python兼职程序员

ID：423104

子飞魚

软件开发

公司信息：
上海新致

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
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：
成都
武侯

技术能力

AI 后端落地经验：围绕 RAG、Agent、工作流编排、多模型接入等场景完成从架构设计到部署监控的闭环。熟练使用AI工具 OpenAI、Codex、Claude等。
复杂系统设计能力：独立设计 DAG 工作流引擎，支持条件分支、状态传递、长任务可恢复与容错调度。
性能与稳定性意识：在项目中落地混合检索、缓存、异步任务、监控告警与动态调参，具备高并发场景优化经验。

技术栈：
后端开发：Java、Python、SpringBoot、Spring Security、TTL、MyBatis-Plus、RESTful API、JUnit、Mockito、高并发
前端开发：React、Vue、Uniapp
AI / RAG：Spring AI、LangGraph4j、LangGraph、Agent 编排、BM25 + KNN、PGVector、Embedding、Text2SQL、Function Calling
中间件 / 数据：Redis、Kafka、Nacos、Elasticsearch、PostgreSQL、MinIO、消息队列、缓存与会话管理
工程化 / 部署：Docker、Kubernetes Job、Prometheus + Grafana监控

项目经验

一、FlowAgent企业级 AI 工作流可视化编排平台
项目描述：基于LangGraph4j构建分布式 DAG 工作流引擎，结合Spring AI实现多厂商大模型（OpenAI/DeepSeek/ 通义千问）统一适配，通过可视化拖拽界面完成工具节点、大模型节点、逻辑控制节点的编排，零代码快速构建企业级 AI 应用，提供工作流编排、智能体构建、知识库管理、插件扩展等能力等核心业务场景。

技术栈：Spring Boot 3.5、SpringAI 1.1、Python 、LangGraph、MyBatis-Plus 3.5、PostgreSQL 、Redis、MinlO、Nacos、Docker

主要工作：
1. 设计分布式 DAG 工作流引擎：工作流支持 Python/Java 双引擎，Python使用LangGraph ，Java基于 LangGraph4j + Spring AI 实现了工具节点、大模型节点、逻辑控制节点编排，支持条件分支、状态传递与多模型动态切换。
2. 落地企业级 RAG / 知识库能力：使用 PostgreSQL + PGVector 建立向量索引，并结合全文检索实现“向量 + 关键词”混合召回，百万级向量规模下检索延迟稳定在 50ms 以内。
3. 打通 LoRA 微调与 Text2SQL 链路：用 Kubernetes Job 调度训练任务并支持 GPU 调度，训练产物自动发布部署；Text2SQL 在 Spring Security 权限控制和 SQL 注入防护下进行多层校验。
4. 优化长任务可观测与容错：用 Redis Hash 管理任务进度，引入看门狗、重试、优先级调度与动态调参，智能体处理速度提升 80%。
5. 提升批量生成稳定性：使用 CountDownLatch 做并行生成，配合断点续传与可中断机制，降低失败重跑成本。

二、CaLM-ADRD阿尔茨海默病护理对话 AI 系统
项目描述：面向阿尔茨海默病护理者的智能 RAG 知识问答系统，集成大语言模型和检索增强生成技术，支持医疗专业咨询和同伴情感支持。系统采用微服务架构，为护理者提供24 小时智能辅助服务。
技术栈：JAVA、SpringSecurity、Kafka、Nacos、Redis、ElasticSearch、PostgreSQL、Nomic Embedding、RAG、Docker
主要工作：
1. 搭建分布式护理问答系统：基于 Spring Boot + Nacos 构建服务，分离临床洞察知识库与同伴支持知识库，覆盖 PubMed / NIH 等 1,040 篇文档和论坛 4,329 篇文档，为痴呆症家庭护理者提供专业医疗指导和情感支持。
2. 实现混合检索链路：支持 Word、PDF、TXT 等文档类型，结合 ES+KNN 向量召回、关键词检索与 BM25 重排序，形成“关键词 + 语义”双引擎检索。
3. 提升响应速度与并发稳定性：用 Redis 缓存热点数据和会话信息、Kafka 处理异步任务，并集成 Qwen3-14B 做意图检测和文档评分，文本向量化使用异步处理，响应速度提升 40% 以上。
4. 补齐工程化质量：开发 30+ 个 RESTful API，单元测试覆盖率 85%+；通过 Token 鉴权保护医疗数据，Prometheus + Grafana 监控后平均响应控制在 500ms 以内，支持 200+ 并发用户。
5. 简化部署交付：支持 Docker 容器化部署，使用 docker-compose up -d 可在 1 分钟内启动整套系统。

案例展示

企业级AI工作流可视化编排平台

项目描述：基于LangGraph4j构建分布式 DAG 工作流引擎，结合Spring AI实现多厂商大模型（OpenAI/DeepSeek/ 通义千问）统一适配，通过可视化拖拽界面完成工具节点、大模型节点、逻辑控制节点的编排，零代码快速构建企业级 AI 应用，提供工作流编排、智能
阿尔茨海默病护理对话 AI 系统

项目描述：面向阿尔茨海默病护理者的智能 RAG 知识问答系统，集成大语言模型和检索增强生成技术，支持医疗专业咨询和同伴情感支持。系统采用微服务架构，为护理者提供24 小时智能辅助服务。技术栈：JAVA、SpringSecurity、Kafka、Nacos、Redis、Ela
阿尔茨海默病护理对话 AI 系统

项目描述：面向阿尔茨海默病护理者的智能 RAG 知识问答系统，集成大语言模型和检索增强生成技术，支持医疗专业咨询和同伴情感支持。系统采用微服务架构，为护理者提供24 小时智能辅助服务。技术栈：JAVA、SpringSecurity、Kafka、Nacos、Redis、Ela