SQBH
Python 后端 AI 开发工程师
自主技术工作室 · 2年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
武汉 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
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0
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技术能力
熟练使用 Python 进行后端程序开发，精通 LangChain、Torch 框架搭建 AI 应用，可独立完成 RAG 本地私有知识库、工业设备数据采集、产线智能分析系统开发。熟悉向量数据库、关系型数据库设计与优化，掌握数据清洗、时序数据处理、设备异常识别算法落地。擅长轻量化私有化部署方案，适配中小企业、实体门店、制造工厂数字化需求，能够独立完成需求梳理、功能编码、可视化后台开发、全套部署文档输出，具备完整项目从 0 到 1 交付能力，可提供长期技术运维支持。
项目经验
1.建材门店 RAG 经营智能体：基于 Python+LangChain 搭建离线本地知识库，实现智能咨询、库存与报价自动查询，无需依赖第三方云端大模型，保障经营数据隐私，轻量化部署适配线下门店使用。
2.工厂产线故障分析系统：依托 Torch 构建时序异常检测模型，对接工业设备采集链路，实时识别设备故障并生成可视化报表，降低人工巡检成本。
3.多车间一体化数据平台：整合多厂区设备数据，搭建分级权限管理后台，实现产能统计、设备预警、全局数据监控，为中小型制造企业提供低成本数字化改造方案。全部项目均可独立交付完整源码、部署教程，支持后期迭代维护。
2.工厂产线故障分析系统：依托 Torch 构建时序异常检测模型，对接工业设备采集链路，实时识别设备故障并生成可视化报表，降低人工巡检成本。
3.多车间一体化数据平台：整合多厂区设备数据，搭建分级权限管理后台，实现产能统计、设备预警、全局数据监控，为中小型制造企业提供低成本数字化改造方案。全部项目均可独立交付完整源码、部署教程，支持后期迭代维护。
SQBH
Python 后端 AI 开发工程师 · 2年经验 · 自主技术工作室
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技术能力
熟练使用 Python 进行后端程序开发，精通 LangChain、Torch 框架搭建 AI 应用，可独立完成 RAG 本地私有知识库、工业设备数据采集、产线智能分析系统开发。熟悉向量数据库、关系型数据库设计与优化，掌握数据清洗、时序数据处理、设备异常识别算法落地。擅长轻量化私有化部署方案，适配中小企业、实体门店、制造工厂数字化需求，能够独立完成需求梳理、功能编码、可视化后台开发、全套部署文档输出，具备完整项目从 0 到 1 交付能力，可提供长期技术运维支持。
项目经验
1.建材门店 RAG 经营智能体：基于 Python+LangChain 搭建离线本地知识库，实现智能咨询、库存与报价自动查询，无需依赖第三方云端大模型，保障经营数据隐私，轻量化部署适配线下门店使用。
2.工厂产线故障分析系统：依托 Torch 构建时序异常检测模型，对接工业设备采集链路，实时识别设备故障并生成可视化报表，降低人工巡检成本。
3.多车间一体化数据平台：整合多厂区设备数据，搭建分级权限管理后台，实现产能统计、设备预警、全局数据监控，为中小型制造企业提供低成本数字化改造方案。全部项目均可独立交付完整源码、部署教程，支持后期迭代维护。
2.工厂产线故障分析系统：依托 Torch 构建时序异常检测模型，对接工业设备采集链路，实时识别设备故障并生成可视化报表，降低人工巡检成本。
3.多车间一体化数据平台：整合多厂区设备数据，搭建分级权限管理后台，实现产能统计、设备预警、全局数据监控，为中小型制造企业提供低成本数字化改造方案。全部项目均可独立交付完整源码、部署教程，支持后期迭代维护。
案例展示
建材门店本地 RAG 经营智能体
本项目基于 Python+LangChain 搭建离线私有化知识库，专为线下建材门店打造。系统可读取门店产品、报价、库存文档，实现客户咨询自动问答、库存检索、报价快速生成，全程不依赖第三方云端大模型，保护门店经营数据隐私。我独立完成需求设计、向量库搭建、问答逻辑开发、轻量化部署脚
工厂产线设备故障智能分析平台
使用 Python+Torch 构建时序数据异常检测模型，对接车间设备采集链路，实时采集转速、温度、振动等设备指标。系统自动识别设备异常，生成可视化监控看板与故障报表，减少人工巡检工作量。项目由我独立完成算法模型训练、数据采集对接、Web 后台开发、本地部署方案设计，适配中小型加
多车间一体化产线数据监控平台
整合多厂区、多车间设备时序数据，搭建分级权限管理后台，统一展示产能统计、设备在线状态、异常预警记录。支持按车间、时间段导出生产报表，轻量化本地部署，无需昂贵服务器。独立完成数据库架构、数据汇聚接口、权限模块、可视化大屏开发，面向制造企业数字化改造，提供长期迭代与运维支持。
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