天生我材必有用
有团队 · 可整包
后端开发工程师 · 2年经验 · 优课达(杭州)网络有限公司
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技术能力
具备Go、Python、Java多语言后端开发能力，熟练掌握Java生态主流框架，包括Spring Boot、Spring MVC、SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis），熟悉MyBatis‑Plus持久层开发，精通Redis缓存应用，可实现热点数据缓存、工具调用结果缓存、接口限流、会话存储等场景；熟悉gRPC、WebSocket长连接、WebRTC信令开发，能够独立完成长连接网关设计、消息订阅分发、鉴权、心跳保活、信令通道处理等网络通信模块开发。精通Agentic‑AI大模型应用落地，熟练运用LLM Function‑Calling、ReAct智能体编排，可完成工具调用协议抽象、工具注册、缓存降级、多层防幻觉防护体系搭建；熟悉RAG检索增强体系，掌握pgvector+HNSW向量库、多Embedding模型接入、增量知识库更新、Prompt安全防护。具备云‑网‑边‑端协同架构设计经验，了解Telemetry数据采集、AIOps智能运维、XGBoost故障预测等网络AI能力；熟悉常见中间件，了解消息队列在消息解耦、异步通知、流量削峰场景的使用，熟练使用Docker Compose容器化部署，MLflow模型管理，擅长环境变量驱动配置、指数退避重试、Mock降级等高可用方案设计。同时拥有跨团队项目统筹管理经验，能够负责需求拆解、任务分工、进度管控，兼顾技术架构设计与商业化方案输出，可完成技术方案撰写、商业计划书输出，平衡技术实现与业务商业价值落地。
项目经验
基于Go语⾔的智能语⾳助⼿系统，集成⼤语⾔模型（LLM）和⼯具调⽤
项⽬统筹：统筹15⼈跨职能团队，涵盖后端、前端、算法，负责整个团队的分工以及进度的跟进，确保项⽬按⾥
程碑准时交付。
⻓连设计：设计并实现⻓连接⽹关，集成鉴权、⼼跳保活等功能，抽象消息模型与订阅分发，提升多端⼀致性. 架构分层：引⼊分层架构，分离连接管理、消息路由、业务处理，保证了LLM的正确输出,降低了维护成本
信令对接：负责WebRTC信令通道后端处理，结合WebSocket下发，⽀撑P2P/媒体通道建⽴与状态同步，提升系
统稳定性。
⼯具抽象：抽象⼯具调⽤协议与注册机制，封装统⼀API客⼾端，处理鉴权、速率限制，以“天⽓查询⼯具”对外暴
露，提⾼开发效率。 项目经历
第十六届”中兴捧月”全球精英挑战赛 AI赋能FTTX项目 Markting技术负责人 2026.04 - 2026.05
围绕“AI赋能FTTX固定接入网络”主题，负责技术方案设计、场景化分析及商业化表达，成功晋级全球复赛
项目统筹与商业化：主导AI赋能FTTX接入网络项目，统筹技术方案与商业化落地，成功晋级全球复赛. 架构与模块搭建：设计云-网-边-端协同架构，搭建AI中枢、Telemetry采集、边缘调度、QoE优化核心模块；
AI网络优化：基于OLT/ONU、光功率等指标，实现流量/故障预测与动态调度，带宽利用率+20%，视频卡顿率- 40%，时延-30%；
智能运维体系：搭建AIOps体系，实现异常检测与自动化闭环，故障定位效率+80%；
商业价值落地：设计多场景方案，制定三阶段技术路线图，实现用户ARPU+5-10%，企业专线溢价+20%，输出
完整商业计划书与架构方案
NetGuard — 基于 Agentic AI 的智能运维与网络安全检测系统 个人创业项目 2025.06-2026.08
技术栈： Python (FastAPI/gRPC)、DeepSeek / OpenAI Function Calling、pgvector + HNSW、DashScope
Embedding、Java (Spring Boot 3.2)、MLflow/XGBoost、Docker Compose
Agent 架构： 基于 Function Calling 协议注册 4 项 Tool，实现 ReAct 式多轮编排。tool_choice="required" 强制首轮取证，未完成证据收集前驳回自由输出。"Tool 层 ID 校验 + API 超时 Mock 降级"三层防幻觉防线——
Agent 不接触数据库，数据通过 Java 预查注入。Tool Cache（工具名+参数→结果）避免 ReAct 循环重复查询
RAG 系统： pgvector + HNSW 语义检索，Embedding 支持阿里云 text-embedding-v4 与本地 bge-small- zh-v1.5 双 Provider。SHA256 内容哈希增量更新，中文自然边界分块。System Prompt 声明知识库为"不可信
参考数据"，Tool 返回值带 untrustedKnowledge: true 元数据防 Prompt Injection
LLM 容错： DeepSeek 客户端指数退避重试 + 双路超时 + API 不可用自动降级至确定性 Mock
（provider="mock"，用户无感知）。46 环境变量配置驱动
项⽬统筹：统筹15⼈跨职能团队，涵盖后端、前端、算法，负责整个团队的分工以及进度的跟进，确保项⽬按⾥
程碑准时交付。
⻓连设计：设计并实现⻓连接⽹关，集成鉴权、⼼跳保活等功能，抽象消息模型与订阅分发，提升多端⼀致性. 架构分层：引⼊分层架构，分离连接管理、消息路由、业务处理，保证了LLM的正确输出,降低了维护成本
信令对接：负责WebRTC信令通道后端处理，结合WebSocket下发，⽀撑P2P/媒体通道建⽴与状态同步，提升系
统稳定性。
⼯具抽象：抽象⼯具调⽤协议与注册机制，封装统⼀API客⼾端，处理鉴权、速率限制，以“天⽓查询⼯具”对外暴
露，提⾼开发效率。 项目经历
第十六届”中兴捧月”全球精英挑战赛 AI赋能FTTX项目 Markting技术负责人 2026.04 - 2026.05
围绕“AI赋能FTTX固定接入网络”主题，负责技术方案设计、场景化分析及商业化表达，成功晋级全球复赛
项目统筹与商业化：主导AI赋能FTTX接入网络项目，统筹技术方案与商业化落地，成功晋级全球复赛. 架构与模块搭建：设计云-网-边-端协同架构，搭建AI中枢、Telemetry采集、边缘调度、QoE优化核心模块；
AI网络优化：基于OLT/ONU、光功率等指标，实现流量/故障预测与动态调度，带宽利用率+20%，视频卡顿率- 40%，时延-30%；
智能运维体系：搭建AIOps体系，实现异常检测与自动化闭环，故障定位效率+80%；
商业价值落地：设计多场景方案，制定三阶段技术路线图，实现用户ARPU+5-10%，企业专线溢价+20%，输出
完整商业计划书与架构方案
NetGuard — 基于 Agentic AI 的智能运维与网络安全检测系统 个人创业项目 2025.06-2026.08
技术栈： Python (FastAPI/gRPC)、DeepSeek / OpenAI Function Calling、pgvector + HNSW、DashScope
Embedding、Java (Spring Boot 3.2)、MLflow/XGBoost、Docker Compose
Agent 架构： 基于 Function Calling 协议注册 4 项 Tool，实现 ReAct 式多轮编排。tool_choice="required" 强制首轮取证，未完成证据收集前驳回自由输出。"Tool 层 ID 校验 + API 超时 Mock 降级"三层防幻觉防线——
Agent 不接触数据库，数据通过 Java 预查注入。Tool Cache（工具名+参数→结果）避免 ReAct 循环重复查询
RAG 系统： pgvector + HNSW 语义检索，Embedding 支持阿里云 text-embedding-v4 与本地 bge-small- zh-v1.5 双 Provider。SHA256 内容哈希增量更新，中文自然边界分块。System Prompt 声明知识库为"不可信
参考数据"，Tool 返回值带 untrustedKnowledge: true 元数据防 Prompt Injection
LLM 容错： DeepSeek 客户端指数退避重试 + 双路超时 + API 不可用自动降级至确定性 Mock
（provider="mock"，用户无感知）。46 环境变量配置驱动
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(后端开发工程师)
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核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
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