天伟 Tony
全栈开发工程师 / AI 应用开发工程师 · 6年经验 · 独立开发者 / AI 应用技术顾问
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技术能力
主要从事 Python 后端开发、AI 应用开发和企业级系统交付，熟悉 FastAPI、Django、Flask 等后端框架，能够独立完成接口设计、数据库设计、权限系统、后台管理系统、定时任务、文件处理、数据处理与第三方接口集成。
熟悉 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB 等常用数据存储，具备数据库建模、SQL 优化、缓存设计和基础性能优化经验。熟悉 Linux 服务器部署、Nginx、Docker、Git、CI/CD 等工程化工具，能够完成项目从开发、测试到上线部署的完整流程。
熟悉 AI 应用开发，能够基于大模型 API 搭建智能客服、知识库问答、文档解析、自动化办公、数据分析助手、企业内部效率工具等应用，了解 RAG、Prompt 设计、向量检索、工作流编排和多轮对话系统实现。
同时具备一定前端和小程序开发能力，熟悉 Vue、React、TypeScript、Element Plus、Ant Design、微信小程序开发，可独立完成中小型项目的前后端联调与完整交付。重视需求沟通、交付质量和可维护性，能够快速理解业务场景并提供稳定可落地的技术方案。
熟悉 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB 等常用数据存储，具备数据库建模、SQL 优化、缓存设计和基础性能优化经验。熟悉 Linux 服务器部署、Nginx、Docker、Git、CI/CD 等工程化工具，能够完成项目从开发、测试到上线部署的完整流程。
熟悉 AI 应用开发，能够基于大模型 API 搭建智能客服、知识库问答、文档解析、自动化办公、数据分析助手、企业内部效率工具等应用，了解 RAG、Prompt 设计、向量检索、工作流编排和多轮对话系统实现。
同时具备一定前端和小程序开发能力，熟悉 Vue、React、TypeScript、Element Plus、Ant Design、微信小程序开发，可独立完成中小型项目的前后端联调与完整交付。重视需求沟通、交付质量和可维护性，能够快速理解业务场景并提供稳定可落地的技术方案。
项目经验
1. 企业内部后台管理系统
负责某企业内部业务管理系统的后端开发与部分前端联调，主要包括用户权限、角色管理、业务数据录入、审批流程、数据统计、文件上传和操作日志等模块。后端采用 Python + FastAPI，数据库使用 MySQL 和 Redis，前端使用 Vue 和 Element Plus。项目中重点处理了权限模型设计、复杂条件查询、接口性能优化和部署上线问题，最终帮助客户将原本依赖表格和人工流转的流程系统化，提高了业务处理效率。
2. AI 知识库问答与文档解析系统
负责 AI 应用后端和核心流程开发，支持上传 PDF、Word、Excel 等企业文档，自动完成文本解析、切片、向量化、检索和多轮问答。系统基于大模型 API、向量数据库、RAG 检索增强和 Prompt 模板实现，可用于客服问答、内部制度查询、项目资料检索等场景。项目中完成了文档解析流程、知识库管理、问答接口、会话记录、权限隔离和部署交付，帮助客户快速搭建企业私有知识助手。
3. 自动化数据处理与报表生成工具
为业务团队开发自动化数据处理工具，用于处理多来源 Excel、CSV 和接口数据，自动完成数据清洗、字段匹配、规则校验、统计分析和报表生成。后端使用 Python，结合 Pandas、定时任务和邮件/消息通知能力，将原本需要人工整理的数据流程自动化。项目上线后显著减少了重复人工操作，提升了数据处理准确性，并支持后续根据业务规则灵活扩展。
负责某企业内部业务管理系统的后端开发与部分前端联调，主要包括用户权限、角色管理、业务数据录入、审批流程、数据统计、文件上传和操作日志等模块。后端采用 Python + FastAPI，数据库使用 MySQL 和 Redis，前端使用 Vue 和 Element Plus。项目中重点处理了权限模型设计、复杂条件查询、接口性能优化和部署上线问题，最终帮助客户将原本依赖表格和人工流转的流程系统化，提高了业务处理效率。
2. AI 知识库问答与文档解析系统
负责 AI 应用后端和核心流程开发，支持上传 PDF、Word、Excel 等企业文档，自动完成文本解析、切片、向量化、检索和多轮问答。系统基于大模型 API、向量数据库、RAG 检索增强和 Prompt 模板实现，可用于客服问答、内部制度查询、项目资料检索等场景。项目中完成了文档解析流程、知识库管理、问答接口、会话记录、权限隔离和部署交付，帮助客户快速搭建企业私有知识助手。
3. 自动化数据处理与报表生成工具
为业务团队开发自动化数据处理工具，用于处理多来源 Excel、CSV 和接口数据，自动完成数据清洗、字段匹配、规则校验、统计分析和报表生成。后端使用 Python，结合 Pandas、定时任务和邮件/消息通知能力，将原本需要人工整理的数据流程自动化。项目上线后显著减少了重复人工操作，提升了数据处理准确性，并支持后续根据业务规则灵活扩展。
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