猿急送>

其他前端兼职程序员

ID：423553

Dream_chaser

中高级前端

公司信息：
观心

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日

所在区域：
其他
全区

技术能力

前端与全栈开发：具备 React、Vue 中后台系统开发经验，能够完成复杂业务与权限体系设计；具备 Node.js / NestJS 全栈能力，支持 BFF 与 API 开发，熟悉 Java、Python 后端基础。

跨端开发：具备 Taro、UniApp、React Native 实现小程序与 App 多端开发，具备 Electron / Tauri 桌面端开发经验，熟悉跨端业务适配、本地存储及进程通信机制。

直播与流媒体技术：深入理解直播全链路技术架构，涵盖推流、转码、分发与播放。熟悉 WebRTC 实时音视频通信，具备 TRTC、Agora、ZEGO 等商业 SDK 集成经验，支持多人连麦、屏幕共享与信令调度。掌握 RTMP、HLS、HTTP-FLV、WebRTC 等流媒体协议与拉流播放实现，能够基于 FFmpeg 完成转码、截图、水印等服务端处理，具备弱网优化、首帧秒开、延迟控制等流媒体调优实战经验。

可视化开发：具备 ECharts 可视化开发经验，支持实时轨迹与空间数据展示，具备基础 Three.js 3D 可视化能力。

AI 智能体：具备 LLM 应用开发与 AI Agent 工程化能力，基于 LangChain / LangGraph 构建智能体、工作流与 RAG 知识库系统；支持工具调用、流式输出（SSE / WebSocket）、上下文记忆与多轮对话能力。

工程化与架构：具备 Monorepo、组件库与前端工程化实践经验，熟悉 Webpack / Vite 构建优化、代码拆包、按需加载与缓存策略；具备 CI/CD、Docker、Sentry 与前端规范体系建设经验。

项目经验

项目介绍：为解决政企场景中知识资源分散、AI 能力重复建设以及智能化应用落地成本高等问题，建设统一 AI 能力中台，项目围绕智能客服、企业知识管理、数据分析及流程自动化等业务场景，提供智能问答、知识检索、Agent 智能体、工作流编排及多模型接入能力，实现 AI 应用的快速构建与统一管理，为后续 AI 场景扩展及私有化部署提供基础能力支撑。
技术栈：React 19、TypeScript、Tailwind CSS 4、Express、LangGraph、PostgreSQL、Redis、Nginx。
项目职责：
负责 AI 中台前后端核心功能开发，完成 AI 对话、RAG 知识库、Agent 智能体、工作流编排、多租户权限体系等模块建设。
基于 LangGraph 构建 ReAct Agent 智能体框架，结合 StateGraph 实现多轮推理、工具调用、上下文记忆及任务编排能力，支持复杂业务场景自动化处理。
设计 Tool Registry + Agent Runtime 工具调用体系，实现工具动态注册、参数校验及执行状态管理，并通过调用链深度控制与熔断机制避免循环调用问题。
基于 SSE + ReadableStream 实现大模型流式输出能力，支持 Token 级实时响应、增量渲染及会话同步，提升 AI 对话交互体验。
搭建 RAG 知识库体系，实现文档解析、文本切片、Embedding 向量化、语义检索与上下文增强，提高企业知识问答场景下的回答准确率。
基于 React Flow 与 LangGraph StateGraph 实现可视化 AI 工作流引擎，支持 LLM、知识检索、工具调用、条件分支等节点编排，降低 AI 应用开发成本。
设计统一模型接入层，支持多模型接入与管理，并基于 Token Budget、动态配额及分层限流机制实现资源治理与成本控制。
基于 JWT、Zod 及租户上下文隔离机制实现多租户权限体系，支持组织级数据隔离、角色权限控制与安全校验。
基于 React Query、Zustand 完成前端状态管理与复杂业务交互开发，实现工作流编辑器、知识库管理及 AI 对话等核心功能。
集成 MCP Server 作为统一外部工具接入层，实现数据库诊断、API 健康检查及开发环境自动化检测能力，增强 Agent 外部工具调用的标准化与扩展性。
项目成果：
完成AI智能体平台核心能力建设覆盖AI对话、RAG 知识库、Agent 编排、工作流引擎、记忆管理及工具调用等模块。
建立统一AI能力中台，实现模型接入、知识检索、工具调用及任务编排的标准化管理，减少业务系统重复建设成本。
支持智能客服、企业知识问答、政务咨询辅助、数据分析及流程自动化等多类业务场景快速接入与落地。
构建多租户与权限体系，实现组织级数据隔离、资源控制及统一身份认证能力。
搭建可视化工作流编排能力，降低 AI 应用开发与维护成本，提高业务场景配置化扩展能力。
形成支持私有化部署的 AI 应用开发平台，为后续 AI 场景扩展、多模型接入及能力复用提供统一技术底座。

项目介绍：为解决原有用户端、咨询师端及运营后台独立开发带来的代码重复、版本维护成本高及业务迭代效率低等问题，对心理咨询服务平台进行 Monorepo 架构升级重构。项目面向青少年心理健康服务场景，围绕用户、咨询师、医生、班主任及运营人员等多角色协同需求，构建覆盖 PC 端、小程序及运营后台的统一多端系统，实现预约匹配、课程管理、咨询接诊、实时沟通、咨询记录及运营管理等核心业务闭环，支撑线上咨询、线下服务及课程培训等业务场景稳定运行。
技术栈：Vue3、Typescript、Pinia、Websocket、Monorepo、Workspace、Turborepo。
项目职责：
参与项目核心功能开发与架构升级，基于 Monorepo（Workspace + Turborepo）构建统一多端工程体系，实现用户端、咨询师端及运营后台的统一管理与协同开发。
基于共享组件库、公共业务模块及统一构建流程实现跨端能力复用，减少重复开发成本并提升版本一致性。
设计多角色权限体系，基于角色映射与动态权限控制实现用户、咨询师、医生、班主任及管理员等角色的数据隔离与功能授权。
抽象用户、咨询师、订单、课程、会话等核心业务模型，基于 TypeScript 类型系统实现跨端数据结构统一与状态管理规范化。
基于分层架构拆分业务逻辑层、状态管理层与视图层，实现多端业务能力复用并降低系统耦合度。
基于状态机统一预约、匹配、接诊、咨询完成等业务流程状态流转实现复杂业务场景下的流程控制与异常状态管理。
基于 WebSocket 构建实时咨询通信体系，通过心跳

案例展示

AI 智能体工作流平台

项目介绍：为解决政企场景中知识资源分散、AI 能力重复建设以及智能化应用落地成本高等问题，建设统一 AI 能力中台，项目围绕智能客服、企业知识管理、数据分析及流程自动化等业务场景，提供智能问答、知识检索、Agent 智能体、工作流编排及多模型接入能力，实现 AI 应用的快速构建与
AetherIM

这套IM系统采用“通信层/状态层/渲染层”分层架构，我负责客户端的整体架构设计与核心功能实现。在通信层，基于WebSocket和WuKongIM构建长连接，通过心跳保活、断线重连和ACK确认机制，配合统一消息领域模型，支撑文本、图片、文件、音视频、系统通知等多种消息类型的收发、撤
AetherIM

这套IM系统采用“通信层/状态层/渲染层”分层架构，我负责客户端的整体架构设计与核心功能实现。在通信层，基于WebSocket和WuKongIM构建长连接，通过心跳保活、断线重连和ACK确认机制，配合统一消息领域模型，支撑文本、图片、文件、音视频、系统通知等多种消息类型的收发、撤