柠檬 Andy
全栈工程师
广州联展 · 15年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
广州
时间：
下班后周六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
技术栈与框架
15年全栈开发经验，覆盖前端（React/Vue/Webpack）、后端（Go/Java/C#/.NET Core）、移动端（Flutter/RN）及底层（C++/Python）。熟悉微服务架构（Spring Cloud、Go Micro）、容器化（Docker/K8s）及云原生部署。近年深耕AI工程化，熟练使用PyTorch、Hugging Face Diffusers、LangChain、向量数据库（Milvus/Pinecone）等，具备模型推理优化（TensorRT/ONNX）与分布式训练调参能力。
主要擅长方向
• 文生图与视频生成：基于Stable Diffusion、ControlNet、AnimateDiff等构建可控内容生成管线，解决风格迁移、角色一致性、长视频连贯性等痛点。
• 大模型应用：利用RAG+LLM构建智能问答、代码辅助工具，精于Prompt Engineering、Fine-tuning及Agent开发。
• 全链路AI集成：从模型选型、推理服务封装到前端交互与后端业务系统无缝对接，确保高可用、低延迟。
最能解决的问题
• 业务场景如何快速落地AI能力——我能将模糊的需求转化为可用的生成式功能，如自动化营销素材生产、动态视频生成、智能客服升级。
• 推理成本与性能的平衡——通过量化、剪枝、缓存策略，让大模型在有限GPU资源下稳定运行。
• 跨团队协作与遗留系统改造——凭借全栈经验，高效衔接算法与工程，推动AI模块平滑嵌入现有业务。
15年全栈开发经验，覆盖前端（React/Vue/Webpack）、后端（Go/Java/C#/.NET Core）、移动端（Flutter/RN）及底层（C++/Python）。熟悉微服务架构（Spring Cloud、Go Micro）、容器化（Docker/K8s）及云原生部署。近年深耕AI工程化，熟练使用PyTorch、Hugging Face Diffusers、LangChain、向量数据库（Milvus/Pinecone）等，具备模型推理优化（TensorRT/ONNX）与分布式训练调参能力。
主要擅长方向
• 文生图与视频生成：基于Stable Diffusion、ControlNet、AnimateDiff等构建可控内容生成管线，解决风格迁移、角色一致性、长视频连贯性等痛点。
• 大模型应用：利用RAG+LLM构建智能问答、代码辅助工具，精于Prompt Engineering、Fine-tuning及Agent开发。
• 全链路AI集成：从模型选型、推理服务封装到前端交互与后端业务系统无缝对接，确保高可用、低延迟。
最能解决的问题
• 业务场景如何快速落地AI能力——我能将模糊的需求转化为可用的生成式功能，如自动化营销素材生产、动态视频生成、智能客服升级。
• 推理成本与性能的平衡——通过量化、剪枝、缓存策略，让大模型在有限GPU资源下稳定运行。
• 跨团队协作与遗留系统改造——凭借全栈经验，高效衔接算法与工程，推动AI模块平滑嵌入现有业务。
项目经验
重点代表性项目
1. 上海国网AI智能体
负责部分：主导AI智能体架构设计，基于大模型（LLM）与RAG技术构建电力业务知识库，负责模型微调、推理服务封装及后端接口开发。
最终产出：上线智能客服与运维辅助系统，实现业务咨询、故障报修的自动化响应。
量化结果：
智能问答准确率达 92%，平均响应时间 <800ms；
替代 30% 人工客服坐席，月均处理工单量 5.2万+，运维事件平均处理时长缩短 40%。
2. 广西国土资源博物馆
负责部分：负责前端可视化交互与AI导览模块开发，利用AR/3D引擎（Three.js）结合图像识别，实现展品智能解读与沉浸式体验。
最终产出：建成智慧博物馆导览系统，支持手机端扫图识别、语音互动及个性化推荐。
量化结果：
游客互动率提升 40%，日均使用次数 800+；
展品信息查询效率提升 60%，博物馆线上好评率增长 25%。
3. 广东白盆珠水库智能工程
负责部分：负责数据采集、AI预测模型（时序分析/异常检测）开发，以及可视化监控平台的后端（Go）与前端（Vue）全栈实现。
最终产出：部署水库水位预警与安全评估系统，实现实时监测与智能决策辅助。
量化结果：
水位/渗流预警准确率 95%，提前预警时间较传统方法延长 2小时；
人工巡检工作量减少 50%，年度运维成本降低约 120万元。
50+项目经验概述
除上述外，我还参与过智慧城市、工业物联网、金融风控、电商AI营销等领域的 50余个 项目，覆盖从传统企业系统改造到AI原生应用的全流程。擅长快速识别业务痛点，将算法模型落地为稳定、高性价比的生产级方案，始终以结果驱动，确保每个项目均有明确的ROI指标和可追溯的交付成果。
1. 上海国网AI智能体
负责部分：主导AI智能体架构设计，基于大模型（LLM）与RAG技术构建电力业务知识库，负责模型微调、推理服务封装及后端接口开发。
最终产出：上线智能客服与运维辅助系统，实现业务咨询、故障报修的自动化响应。
量化结果：
智能问答准确率达 92%，平均响应时间 <800ms；
替代 30% 人工客服坐席，月均处理工单量 5.2万+，运维事件平均处理时长缩短 40%。
2. 广西国土资源博物馆
负责部分：负责前端可视化交互与AI导览模块开发，利用AR/3D引擎（Three.js）结合图像识别，实现展品智能解读与沉浸式体验。
最终产出：建成智慧博物馆导览系统，支持手机端扫图识别、语音互动及个性化推荐。
量化结果：
游客互动率提升 40%，日均使用次数 800+；
展品信息查询效率提升 60%，博物馆线上好评率增长 25%。
3. 广东白盆珠水库智能工程
负责部分：负责数据采集、AI预测模型（时序分析/异常检测）开发，以及可视化监控平台的后端（Go）与前端（Vue）全栈实现。
最终产出：部署水库水位预警与安全评估系统，实现实时监测与智能决策辅助。
量化结果：
水位/渗流预警准确率 95%，提前预警时间较传统方法延长 2小时；
人工巡检工作量减少 50%，年度运维成本降低约 120万元。
50+项目经验概述
除上述外，我还参与过智慧城市、工业物联网、金融风控、电商AI营销等领域的 50余个 项目，覆盖从传统企业系统改造到AI原生应用的全流程。擅长快速识别业务痛点，将算法模型落地为稳定、高性价比的生产级方案，始终以结果驱动，确保每个项目均有明确的ROI指标和可追溯的交付成果。
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设计智能硬件开发AI类开发其他开发
负责人：
全栈工程师
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
ID:430177
复制
柠檬 Andy
有团队 · 可整包
全栈工程师 · 15年经验 · 广州联展
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
技术栈与框架
15年全栈开发经验，覆盖前端（React/Vue/Webpack）、后端（Go/Java/C#/.NET Core）、移动端（Flutter/RN）及底层（C++/Python）。熟悉微服务架构（Spring Cloud、Go Micro）、容器化（Docker/K8s）及云原生部署。近年深耕AI工程化，熟练使用PyTorch、Hugging Face Diffusers、LangChain、向量数据库（Milvus/Pinecone）等，具备模型推理优化（TensorRT/ONNX）与分布式训练调参能力。
主要擅长方向
• 文生图与视频生成：基于Stable Diffusion、ControlNet、AnimateDiff等构建可控内容生成管线，解决风格迁移、角色一致性、长视频连贯性等痛点。
• 大模型应用：利用RAG+LLM构建智能问答、代码辅助工具，精于Prompt Engineering、Fine-tuning及Agent开发。
• 全链路AI集成：从模型选型、推理服务封装到前端交互与后端业务系统无缝对接，确保高可用、低延迟。
最能解决的问题
• 业务场景如何快速落地AI能力——我能将模糊的需求转化为可用的生成式功能，如自动化营销素材生产、动态视频生成、智能客服升级。
• 推理成本与性能的平衡——通过量化、剪枝、缓存策略，让大模型在有限GPU资源下稳定运行。
• 跨团队协作与遗留系统改造——凭借全栈经验，高效衔接算法与工程，推动AI模块平滑嵌入现有业务。
15年全栈开发经验，覆盖前端（React/Vue/Webpack）、后端（Go/Java/C#/.NET Core）、移动端（Flutter/RN）及底层（C++/Python）。熟悉微服务架构（Spring Cloud、Go Micro）、容器化（Docker/K8s）及云原生部署。近年深耕AI工程化，熟练使用PyTorch、Hugging Face Diffusers、LangChain、向量数据库（Milvus/Pinecone）等，具备模型推理优化（TensorRT/ONNX）与分布式训练调参能力。
主要擅长方向
• 文生图与视频生成：基于Stable Diffusion、ControlNet、AnimateDiff等构建可控内容生成管线，解决风格迁移、角色一致性、长视频连贯性等痛点。
• 大模型应用：利用RAG+LLM构建智能问答、代码辅助工具，精于Prompt Engineering、Fine-tuning及Agent开发。
• 全链路AI集成：从模型选型、推理服务封装到前端交互与后端业务系统无缝对接，确保高可用、低延迟。
最能解决的问题
• 业务场景如何快速落地AI能力——我能将模糊的需求转化为可用的生成式功能，如自动化营销素材生产、动态视频生成、智能客服升级。
• 推理成本与性能的平衡——通过量化、剪枝、缓存策略，让大模型在有限GPU资源下稳定运行。
• 跨团队协作与遗留系统改造——凭借全栈经验，高效衔接算法与工程，推动AI模块平滑嵌入现有业务。
项目经验
重点代表性项目
1. 上海国网AI智能体
负责部分：主导AI智能体架构设计，基于大模型（LLM）与RAG技术构建电力业务知识库，负责模型微调、推理服务封装及后端接口开发。
最终产出：上线智能客服与运维辅助系统，实现业务咨询、故障报修的自动化响应。
量化结果：
智能问答准确率达 92%，平均响应时间 <800ms；
替代 30% 人工客服坐席，月均处理工单量 5.2万+，运维事件平均处理时长缩短 40%。
2. 广西国土资源博物馆
负责部分：负责前端可视化交互与AI导览模块开发，利用AR/3D引擎（Three.js）结合图像识别，实现展品智能解读与沉浸式体验。
最终产出：建成智慧博物馆导览系统，支持手机端扫图识别、语音互动及个性化推荐。
量化结果：
游客互动率提升 40%，日均使用次数 800+；
展品信息查询效率提升 60%，博物馆线上好评率增长 25%。
3. 广东白盆珠水库智能工程
负责部分：负责数据采集、AI预测模型（时序分析/异常检测）开发，以及可视化监控平台的后端（Go）与前端（Vue）全栈实现。
最终产出：部署水库水位预警与安全评估系统，实现实时监测与智能决策辅助。
量化结果：
水位/渗流预警准确率 95%，提前预警时间较传统方法延长 2小时；
人工巡检工作量减少 50%，年度运维成本降低约 120万元。
50+项目经验概述
除上述外，我还参与过智慧城市、工业物联网、金融风控、电商AI营销等领域的 50余个 项目，覆盖从传统企业系统改造到AI原生应用的全流程。擅长快速识别业务痛点，将算法模型落地为稳定、高性价比的生产级方案，始终以结果驱动，确保每个项目均有明确的ROI指标和可追溯的交付成果。
1. 上海国网AI智能体
负责部分：主导AI智能体架构设计，基于大模型（LLM）与RAG技术构建电力业务知识库，负责模型微调、推理服务封装及后端接口开发。
最终产出：上线智能客服与运维辅助系统，实现业务咨询、故障报修的自动化响应。
量化结果：
智能问答准确率达 92%，平均响应时间 <800ms；
替代 30% 人工客服坐席，月均处理工单量 5.2万+，运维事件平均处理时长缩短 40%。
2. 广西国土资源博物馆
负责部分：负责前端可视化交互与AI导览模块开发，利用AR/3D引擎（Three.js）结合图像识别，实现展品智能解读与沉浸式体验。
最终产出：建成智慧博物馆导览系统，支持手机端扫图识别、语音互动及个性化推荐。
量化结果：
游客互动率提升 40%，日均使用次数 800+；
展品信息查询效率提升 60%，博物馆线上好评率增长 25%。
3. 广东白盆珠水库智能工程
负责部分：负责数据采集、AI预测模型（时序分析/异常检测）开发，以及可视化监控平台的后端（Go）与前端（Vue）全栈实现。
最终产出：部署水库水位预警与安全评估系统，实现实时监测与智能决策辅助。
量化结果：
水位/渗流预警准确率 95%，提前预警时间较传统方法延长 2小时；
人工巡检工作量减少 50%，年度运维成本降低约 120万元。
50+项目经验概述
除上述外，我还参与过智慧城市、工业物联网、金融风控、电商AI营销等领域的 50余个 项目，覆盖从传统企业系统改造到AI原生应用的全流程。擅长快速识别业务痛点，将算法模型落地为稳定、高性价比的生产级方案，始终以结果驱动，确保每个项目均有明确的ROI指标和可追溯的交付成果。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(全栈工程师)
|
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
立即沟通
