Azarias
高级Java开发
百蓁生物技术有限公司 · 8年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
武汉
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（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
后端： Java、Python、Spring Cloud Alibaba、MyBatis-Plus、JavaScript
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、分库分表/读写分离、数据备份与恢复
中间件：Redis、RocketMQ、Kafka、Elasticsearch、Nginx
云原生： Docker、Kubernetes、Jenkins、SkyWalking
线上排障：jmap、jstack、jstat、arthas、OpenTelemetry
分布式：分布式事务、分布式锁、限流熔断、链路追踪、监控告警
Agent ：LangGraph / LangChain / RAG / RAGAS
工程能力：Function Calling / MCP
其他： 架构方案设计、技术文档撰写、技术调研与落地、团队管理（2 年）
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、分库分表/读写分离、数据备份与恢复
中间件：Redis、RocketMQ、Kafka、Elasticsearch、Nginx
云原生： Docker、Kubernetes、Jenkins、SkyWalking
线上排障：jmap、jstack、jstat、arthas、OpenTelemetry
分布式：分布式事务、分布式锁、限流熔断、链路追踪、监控告警
Agent ：LangGraph / LangChain / RAG / RAGAS
工程能力：Function Calling / MCP
其他： 架构方案设计、技术文档撰写、技术调研与落地、团队管理（2 年）
项目经验
质谱数据分析智能助手Agent
项目描述：质谱数据分析涉及多步骤复杂流程（去卷积→特征检测→PTM定位→蛋白推断），科学家解谱耗时长、新峰易漏检、知识检索依赖经验的痛点。主导研发质谱数据分析智能助手 Agent，目标是以 LLM + 工具调用 + RAG 将单样分析从小时级压缩到分钟级。
核心职责：
1.基于LangGraph自建 StateGraph 编排「LLM 决策 → 工具调用 → 条件路由 → 循环」的 ReAct 工作流，以 should_continue 条件边控制工具循环调用。
2.设计并实现4个领域工具（parse_deconvolution 解卷积 / detect_outlier 异常检测 / query_ptm_db 翻译后修饰库查询generate_qc_report质控报告生成）,打通Agent与质谱分析流程。
3.搭建基于 Chroma 向量库的 RAG 增强链路（BM25 + 稠密混合检索 + RRF 融合 + Cross-encoder 重排），并以 RAGAS 对检索与生成质量做评估。
核心成果：
将标准品分析准确率提升至92%，新峰识别召回率相对提升35%，单样分析耗时由2小时缩短至30分钟。
项目描述：质谱数据分析涉及多步骤复杂流程（去卷积→特征检测→PTM定位→蛋白推断），科学家解谱耗时长、新峰易漏检、知识检索依赖经验的痛点。主导研发质谱数据分析智能助手 Agent，目标是以 LLM + 工具调用 + RAG 将单样分析从小时级压缩到分钟级。
核心职责：
1.基于LangGraph自建 StateGraph 编排「LLM 决策 → 工具调用 → 条件路由 → 循环」的 ReAct 工作流，以 should_continue 条件边控制工具循环调用。
2.设计并实现4个领域工具（parse_deconvolution 解卷积 / detect_outlier 异常检测 / query_ptm_db 翻译后修饰库查询generate_qc_report质控报告生成）,打通Agent与质谱分析流程。
3.搭建基于 Chroma 向量库的 RAG 增强链路（BM25 + 稠密混合检索 + RRF 融合 + Cross-encoder 重排），并以 RAGAS 对检索与生成质量做评估。
核心成果：
将标准品分析准确率提升至92%，新峰识别召回率相对提升35%，单样分析耗时由2小时缩短至30分钟。
团队情况
整包服务：
微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发WebApp开发文档原型图UI设计游戏类开发智能硬件开发运维类开发DBA开发AI类开发其他开发
负责人：
高级Java开发
团队成员：
产品经理 UI设计师 iOS工程师 安卓工程师 前端工程师 后端工程师
Azarias
有团队 · 可整包
高级Java开发 · 8年经验 · 百蓁生物技术有限公司
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技术能力
后端： Java、Python、Spring Cloud Alibaba、MyBatis-Plus、JavaScript
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、分库分表/读写分离、数据备份与恢复
中间件：Redis、RocketMQ、Kafka、Elasticsearch、Nginx
云原生： Docker、Kubernetes、Jenkins、SkyWalking
线上排障：jmap、jstack、jstat、arthas、OpenTelemetry
分布式：分布式事务、分布式锁、限流熔断、链路追踪、监控告警
Agent ：LangGraph / LangChain / RAG / RAGAS
工程能力：Function Calling / MCP
其他： 架构方案设计、技术文档撰写、技术调研与落地、团队管理（2 年）
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、分库分表/读写分离、数据备份与恢复
中间件：Redis、RocketMQ、Kafka、Elasticsearch、Nginx
云原生： Docker、Kubernetes、Jenkins、SkyWalking
线上排障：jmap、jstack、jstat、arthas、OpenTelemetry
分布式：分布式事务、分布式锁、限流熔断、链路追踪、监控告警
Agent ：LangGraph / LangChain / RAG / RAGAS
工程能力：Function Calling / MCP
其他： 架构方案设计、技术文档撰写、技术调研与落地、团队管理（2 年）
项目经验
质谱数据分析智能助手Agent
项目描述：质谱数据分析涉及多步骤复杂流程（去卷积→特征检测→PTM定位→蛋白推断），科学家解谱耗时长、新峰易漏检、知识检索依赖经验的痛点。主导研发质谱数据分析智能助手 Agent，目标是以 LLM + 工具调用 + RAG 将单样分析从小时级压缩到分钟级。
核心职责：
1.基于LangGraph自建 StateGraph 编排「LLM 决策 → 工具调用 → 条件路由 → 循环」的 ReAct 工作流，以 should_continue 条件边控制工具循环调用。
2.设计并实现4个领域工具（parse_deconvolution 解卷积 / detect_outlier 异常检测 / query_ptm_db 翻译后修饰库查询generate_qc_report质控报告生成）,打通Agent与质谱分析流程。
3.搭建基于 Chroma 向量库的 RAG 增强链路（BM25 + 稠密混合检索 + RRF 融合 + Cross-encoder 重排），并以 RAGAS 对检索与生成质量做评估。
核心成果：
将标准品分析准确率提升至92%，新峰识别召回率相对提升35%，单样分析耗时由2小时缩短至30分钟。
项目描述：质谱数据分析涉及多步骤复杂流程（去卷积→特征检测→PTM定位→蛋白推断），科学家解谱耗时长、新峰易漏检、知识检索依赖经验的痛点。主导研发质谱数据分析智能助手 Agent，目标是以 LLM + 工具调用 + RAG 将单样分析从小时级压缩到分钟级。
核心职责：
1.基于LangGraph自建 StateGraph 编排「LLM 决策 → 工具调用 → 条件路由 → 循环」的 ReAct 工作流，以 should_continue 条件边控制工具循环调用。
2.设计并实现4个领域工具（parse_deconvolution 解卷积 / detect_outlier 异常检测 / query_ptm_db 翻译后修饰库查询generate_qc_report质控报告生成）,打通Agent与质谱分析流程。
3.搭建基于 Chroma 向量库的 RAG 增强链路（BM25 + 稠密混合检索 + RRF 融合 + Cross-encoder 重排），并以 RAGAS 对检索与生成质量做评估。
核心成果：
将标准品分析准确率提升至92%，新峰识别召回率相对提升35%，单样分析耗时由2小时缩短至30分钟。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(高级Java开发)
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核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
iOS工程师 ·
安卓工程师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
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