聚星瓶
Java开发工程师
博思软件 · 2年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
广州 天河
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
AI大模型基础
- 熟练使用PyTorch，掌握大模型微调技术(LoRA / SFT)
- 熟悉Transformer、CNN、RNN、LSTM等经典网络结构，具备Transformer源码级分析与复现能力
- 深入理解DeepSeek MoE、LLaMA2等主流开源模型的核心架构与关键设计范式（RoPE、SwiGLU、Pre-LN 等）
- 掌握KV Cache推理加速、BPE分词、Beam Search、随机采样等关键算法
- 掌握文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成四大NLP任务及其难点与解决方案
AI Agent应用开发
- 熟练掌握AI Agent架构设计和LangGraph、LangChain 等主流Agent开发框架，具备Multi-Agent协作、 任务规划链（Planning-Chaining-Routing）、记忆管理等核心机制的设计与落地经验
- 熟练掌握 MCP协议及 Agent工具生态开发，能够设计和实现高性能、可组合的工具调用链
- 深入掌握RAG全链路优化：非结构化文档解析、语义分块、混合检索与重排、检索质量评估与可观测性
- 掌握上下文学习（ICL）与提示词工程，熟练使用Skills / System Prompt机制提升Agent指令遵循能力
- 熟练使用 ChromaDB、Milvus、Neo4j 等向量数据库与图知识库
AI辅助研发工具链
- 熟练使用Claude Code、Codex、Cursor、Trae等AI Coding Agent，具备 Harness工程化配置实战经验，能 够通过自定义 Skills / MCP扩展Agent能力边界，实现研发流程自动化与标准化
工程开发能力
- 熟练掌握Java核心技术与Python，具备Clean Code编码习惯和规范化文档输出能力
- 深入理解Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba微服务体系，均有生产级项目经验
- 精通复杂SQL编写与查询优化，掌握 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库
- 掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库，深入理解缓存更新/淘汰策略及缓存穿透、击穿、雪崩的应对方案
-
- 熟练使用PyTorch，掌握大模型微调技术(LoRA / SFT)
- 熟悉Transformer、CNN、RNN、LSTM等经典网络结构，具备Transformer源码级分析与复现能力
- 深入理解DeepSeek MoE、LLaMA2等主流开源模型的核心架构与关键设计范式（RoPE、SwiGLU、Pre-LN 等）
- 掌握KV Cache推理加速、BPE分词、Beam Search、随机采样等关键算法
- 掌握文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成四大NLP任务及其难点与解决方案
AI Agent应用开发
- 熟练掌握AI Agent架构设计和LangGraph、LangChain 等主流Agent开发框架，具备Multi-Agent协作、 任务规划链（Planning-Chaining-Routing）、记忆管理等核心机制的设计与落地经验
- 熟练掌握 MCP协议及 Agent工具生态开发，能够设计和实现高性能、可组合的工具调用链
- 深入掌握RAG全链路优化：非结构化文档解析、语义分块、混合检索与重排、检索质量评估与可观测性
- 掌握上下文学习（ICL）与提示词工程，熟练使用Skills / System Prompt机制提升Agent指令遵循能力
- 熟练使用 ChromaDB、Milvus、Neo4j 等向量数据库与图知识库
AI辅助研发工具链
- 熟练使用Claude Code、Codex、Cursor、Trae等AI Coding Agent，具备 Harness工程化配置实战经验，能 够通过自定义 Skills / MCP扩展Agent能力边界，实现研发流程自动化与标准化
工程开发能力
- 熟练掌握Java核心技术与Python，具备Clean Code编码习惯和规范化文档输出能力
- 深入理解Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba微服务体系，均有生产级项目经验
- 精通复杂SQL编写与查询优化，掌握 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库
- 掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库，深入理解缓存更新/淘汰策略及缓存穿透、击穿、雪崩的应对方案
-
项目经验
项目一：预算管理一体化系统（传统Java开发）
项目背景：
该系统涵盖10个顶层业务活动，所属部门主导决算和财报系统的管理和编制。决算系统依法编制全面反映年度预算收支执行结果的综合报告，出具决算报表及相关资料。财报系统以权责发生制为基础，由基层单位编制反映整体财务状况、运行及中长期可持续性的财务报告并逐级合并，内含财务报表、财政经济分析及管理情况。
技术架构：
Spring Boot / Apache ServiceComb / MyBatis / MinIO / Oracle / PostgreSQL
主要工作：
技术交付与性能优化：负责财务报告与决算系统的功能交付与维护，开发并维护80多个核心接口，支持每日超过数万次请求。通过懒加载、SQL优化、重构索引以及提升Redis缓存命中率等方式降低接口响应时间；利用切面工程和aviator引擎提升数值的显示和计算精度，将平均故障修复时间缩短40%。
核心模块开发与团队领导：带领4人团队从零构建全国财务报表编报模块，首版开发周期从10周缩短至8周，实现95%的数据准确性。主导集中会审模块二期优化，设计实现权限控制体系解决流程碎片化问题。
项目二：RAG 智慧财报问答系统
项目背景：
针对多级财报合并审核中数据溯源困难、高度依赖 PDF 等非结构化权威文档的痛点，主导构建基于RAG与MCP协议的模块化智能问答系统，将上年报告和抵销事项说明等合规文档向量化，支持按报表项目与金额快速检索。审核效率提升 70% 以上，并建立量化评估体系保证检索质量。
技术架构：
FastAPI / LangChain / RAG / Ragas / BM25 / Cross-Encoder Rerank / ChromaDB
主要工作：
实现符合 MCP规范的MCP Server
完善数据摄取与增强
设计混合检索+重排架构
建立分层自动化评估闭环
实现"OCR + Vision"降级管线
项目成果：
检索质量：重排策略将Top-3 条款命中率从 65% 升至 92% ，MRR 提升 38%；Ragas 综合评分稳居 0.85 +。
审查效率：通过自动化溯源与跨文件关联，单个报表项目的平均核对耗时从 20 分钟降至 3 分钟以内。
模型成本：基于工厂模式实现从本地 Ollama 到云端 LLM模型的零码切换，降低40% 的 Token 调用成本。
项目背景：
该系统涵盖10个顶层业务活动，所属部门主导决算和财报系统的管理和编制。决算系统依法编制全面反映年度预算收支执行结果的综合报告，出具决算报表及相关资料。财报系统以权责发生制为基础，由基层单位编制反映整体财务状况、运行及中长期可持续性的财务报告并逐级合并，内含财务报表、财政经济分析及管理情况。
技术架构：
Spring Boot / Apache ServiceComb / MyBatis / MinIO / Oracle / PostgreSQL
主要工作：
技术交付与性能优化：负责财务报告与决算系统的功能交付与维护，开发并维护80多个核心接口，支持每日超过数万次请求。通过懒加载、SQL优化、重构索引以及提升Redis缓存命中率等方式降低接口响应时间；利用切面工程和aviator引擎提升数值的显示和计算精度，将平均故障修复时间缩短40%。
核心模块开发与团队领导：带领4人团队从零构建全国财务报表编报模块，首版开发周期从10周缩短至8周，实现95%的数据准确性。主导集中会审模块二期优化，设计实现权限控制体系解决流程碎片化问题。
项目二：RAG 智慧财报问答系统
项目背景：
针对多级财报合并审核中数据溯源困难、高度依赖 PDF 等非结构化权威文档的痛点，主导构建基于RAG与MCP协议的模块化智能问答系统，将上年报告和抵销事项说明等合规文档向量化，支持按报表项目与金额快速检索。审核效率提升 70% 以上，并建立量化评估体系保证检索质量。
技术架构：
FastAPI / LangChain / RAG / Ragas / BM25 / Cross-Encoder Rerank / ChromaDB
主要工作：
实现符合 MCP规范的MCP Server
完善数据摄取与增强
设计混合检索+重排架构
建立分层自动化评估闭环
实现"OCR + Vision"降级管线
项目成果：
检索质量：重排策略将Top-3 条款命中率从 65% 升至 92% ，MRR 提升 38%；Ragas 综合评分稳居 0.85 +。
审查效率：通过自动化溯源与跨文件关联，单个报表项目的平均核对耗时从 20 分钟降至 3 分钟以内。
模型成本：基于工厂模式实现从本地 Ollama 到云端 LLM模型的零码切换，降低40% 的 Token 调用成本。
聚星瓶
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AI大模型基础
- 熟练使用PyTorch，掌握大模型微调技术(LoRA / SFT)
- 熟悉Transformer、CNN、RNN、LSTM等经典网络结构，具备Transformer源码级分析与复现能力
- 深入理解DeepSeek MoE、LLaMA2等主流开源模型的核心架构与关键设计范式（RoPE、SwiGLU、Pre-LN 等）
- 掌握KV Cache推理加速、BPE分词、Beam Search、随机采样等关键算法
- 掌握文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成四大NLP任务及其难点与解决方案
AI Agent应用开发
- 熟练掌握AI Agent架构设计和LangGraph、LangChain 等主流Agent开发框架，具备Multi-Agent协作、 任务规划链（Planning-Chaining-Routing）、记忆管理等核心机制的设计与落地经验
- 熟练掌握 MCP协议及 Agent工具生态开发，能够设计和实现高性能、可组合的工具调用链
- 深入掌握RAG全链路优化：非结构化文档解析、语义分块、混合检索与重排、检索质量评估与可观测性
- 掌握上下文学习（ICL）与提示词工程，熟练使用Skills / System Prompt机制提升Agent指令遵循能力
- 熟练使用 ChromaDB、Milvus、Neo4j 等向量数据库与图知识库
AI辅助研发工具链
- 熟练使用Claude Code、Codex、Cursor、Trae等AI Coding Agent，具备 Harness工程化配置实战经验，能 够通过自定义 Skills / MCP扩展Agent能力边界，实现研发流程自动化与标准化
工程开发能力
- 熟练掌握Java核心技术与Python，具备Clean Code编码习惯和规范化文档输出能力
- 深入理解Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba微服务体系，均有生产级项目经验
- 精通复杂SQL编写与查询优化，掌握 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库
- 掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库，深入理解缓存更新/淘汰策略及缓存穿透、击穿、雪崩的应对方案
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- 熟练使用PyTorch，掌握大模型微调技术(LoRA / SFT)
- 熟悉Transformer、CNN、RNN、LSTM等经典网络结构，具备Transformer源码级分析与复现能力
- 深入理解DeepSeek MoE、LLaMA2等主流开源模型的核心架构与关键设计范式（RoPE、SwiGLU、Pre-LN 等）
- 掌握KV Cache推理加速、BPE分词、Beam Search、随机采样等关键算法
- 掌握文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成四大NLP任务及其难点与解决方案
AI Agent应用开发
- 熟练掌握AI Agent架构设计和LangGraph、LangChain 等主流Agent开发框架，具备Multi-Agent协作、 任务规划链（Planning-Chaining-Routing）、记忆管理等核心机制的设计与落地经验
- 熟练掌握 MCP协议及 Agent工具生态开发，能够设计和实现高性能、可组合的工具调用链
- 深入掌握RAG全链路优化：非结构化文档解析、语义分块、混合检索与重排、检索质量评估与可观测性
- 掌握上下文学习（ICL）与提示词工程，熟练使用Skills / System Prompt机制提升Agent指令遵循能力
- 熟练使用 ChromaDB、Milvus、Neo4j 等向量数据库与图知识库
AI辅助研发工具链
- 熟练使用Claude Code、Codex、Cursor、Trae等AI Coding Agent，具备 Harness工程化配置实战经验，能 够通过自定义 Skills / MCP扩展Agent能力边界，实现研发流程自动化与标准化
工程开发能力
- 熟练掌握Java核心技术与Python，具备Clean Code编码习惯和规范化文档输出能力
- 深入理解Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba微服务体系，均有生产级项目经验
- 精通复杂SQL编写与查询优化，掌握 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库
- 掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库，深入理解缓存更新/淘汰策略及缓存穿透、击穿、雪崩的应对方案
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项目经验
项目一：预算管理一体化系统（传统Java开发）
项目背景：
该系统涵盖10个顶层业务活动，所属部门主导决算和财报系统的管理和编制。决算系统依法编制全面反映年度预算收支执行结果的综合报告，出具决算报表及相关资料。财报系统以权责发生制为基础，由基层单位编制反映整体财务状况、运行及中长期可持续性的财务报告并逐级合并，内含财务报表、财政经济分析及管理情况。
技术架构：
Spring Boot / Apache ServiceComb / MyBatis / MinIO / Oracle / PostgreSQL
主要工作：
技术交付与性能优化：负责财务报告与决算系统的功能交付与维护，开发并维护80多个核心接口，支持每日超过数万次请求。通过懒加载、SQL优化、重构索引以及提升Redis缓存命中率等方式降低接口响应时间；利用切面工程和aviator引擎提升数值的显示和计算精度，将平均故障修复时间缩短40%。
核心模块开发与团队领导：带领4人团队从零构建全国财务报表编报模块，首版开发周期从10周缩短至8周，实现95%的数据准确性。主导集中会审模块二期优化，设计实现权限控制体系解决流程碎片化问题。
项目二：RAG 智慧财报问答系统
项目背景：
针对多级财报合并审核中数据溯源困难、高度依赖 PDF 等非结构化权威文档的痛点，主导构建基于RAG与MCP协议的模块化智能问答系统，将上年报告和抵销事项说明等合规文档向量化，支持按报表项目与金额快速检索。审核效率提升 70% 以上，并建立量化评估体系保证检索质量。
技术架构：
FastAPI / LangChain / RAG / Ragas / BM25 / Cross-Encoder Rerank / ChromaDB
主要工作：
实现符合 MCP规范的MCP Server
完善数据摄取与增强
设计混合检索+重排架构
建立分层自动化评估闭环
实现"OCR + Vision"降级管线
项目成果：
检索质量：重排策略将Top-3 条款命中率从 65% 升至 92% ，MRR 提升 38%；Ragas 综合评分稳居 0.85 +。
审查效率：通过自动化溯源与跨文件关联，单个报表项目的平均核对耗时从 20 分钟降至 3 分钟以内。
模型成本：基于工厂模式实现从本地 Ollama 到云端 LLM模型的零码切换，降低40% 的 Token 调用成本。
项目背景：
该系统涵盖10个顶层业务活动，所属部门主导决算和财报系统的管理和编制。决算系统依法编制全面反映年度预算收支执行结果的综合报告，出具决算报表及相关资料。财报系统以权责发生制为基础，由基层单位编制反映整体财务状况、运行及中长期可持续性的财务报告并逐级合并，内含财务报表、财政经济分析及管理情况。
技术架构：
Spring Boot / Apache ServiceComb / MyBatis / MinIO / Oracle / PostgreSQL
主要工作：
技术交付与性能优化：负责财务报告与决算系统的功能交付与维护，开发并维护80多个核心接口，支持每日超过数万次请求。通过懒加载、SQL优化、重构索引以及提升Redis缓存命中率等方式降低接口响应时间；利用切面工程和aviator引擎提升数值的显示和计算精度，将平均故障修复时间缩短40%。
核心模块开发与团队领导：带领4人团队从零构建全国财务报表编报模块，首版开发周期从10周缩短至8周，实现95%的数据准确性。主导集中会审模块二期优化，设计实现权限控制体系解决流程碎片化问题。
项目二：RAG 智慧财报问答系统
项目背景：
针对多级财报合并审核中数据溯源困难、高度依赖 PDF 等非结构化权威文档的痛点，主导构建基于RAG与MCP协议的模块化智能问答系统，将上年报告和抵销事项说明等合规文档向量化，支持按报表项目与金额快速检索。审核效率提升 70% 以上，并建立量化评估体系保证检索质量。
技术架构：
FastAPI / LangChain / RAG / Ragas / BM25 / Cross-Encoder Rerank / ChromaDB
主要工作：
实现符合 MCP规范的MCP Server
完善数据摄取与增强
设计混合检索+重排架构
建立分层自动化评估闭环
实现"OCR + Vision"降级管线
项目成果：
检索质量：重排策略将Top-3 条款命中率从 65% 升至 92% ，MRR 提升 38%；Ragas 综合评分稳居 0.85 +。
审查效率：通过自动化溯源与跨文件关联，单个报表项目的平均核对耗时从 20 分钟降至 3 分钟以内。
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