L1ngg
Agent 开发工程师
字节 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海
时间：
可工作日远程
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技术能力
主攻 AI 应用开发，技术栈为 Python / FastAPI / Pydantic / SQLAlchemy / Celery，能独立完成服务端契约设计（OpenAPI / SSE）、异步开发与接口测试。擅长 LLM 应用工程与 Agent 系统：RAG 全链路（结构感知切块、BM25 + 向量 + RRF 混合检索、重排序、带引用的 Grounded Generation）、多 Agent 状态机编排（并行执行、结构化状态通信、Human-in-the-loop）、上下文工程与 Agent 分层记忆系统、Function Calling 全链路容错。擅长解决 RAG 检索不准、长上下文信息丢失、工具调用不稳定、幻觉与引用不可追溯等实际问题。工程上熟练使用 Git / GitHub 协作与 GitHub Actions 质量门禁，熟悉 Docker Compose 编排，遵循 mypy strict / Ruff / pytest 质量体系，了解 Next.js / React / TypeScript，具备全栈交付能力。
项目经验
混合检索舆情 RAG 问答系统（独立开发）：构建带引用、可评估的问答系统，实现七路 BM25 + 向量混合召回、RRF 融合与 bge-reranker 精排，自研确定性评估指标 + Ragas 评测体系。成果：Recall@5 0.65→0.89，引用正确率 96.3%，检索 p95 1.2s，日均支撑 50+ 次带引用问答。
L1ngg
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主攻 AI 应用开发，技术栈为 Python / FastAPI / Pydantic / SQLAlchemy / Celery，能独立完成服务端契约设计（OpenAPI / SSE）、异步开发与接口测试。擅长 LLM 应用工程与 Agent 系统：RAG 全链路（结构感知切块、BM25 + 向量 + RRF 混合检索、重排序、带引用的 Grounded Generation）、多 Agent 状态机编排（并行执行、结构化状态通信、Human-in-the-loop）、上下文工程与 Agent 分层记忆系统、Function Calling 全链路容错。擅长解决 RAG 检索不准、长上下文信息丢失、工具调用不稳定、幻觉与引用不可追溯等实际问题。工程上熟练使用 Git / GitHub 协作与 GitHub Actions 质量门禁，熟悉 Docker Compose 编排，遵循 mypy strict / Ruff / pytest 质量体系，了解 Next.js / React / TypeScript，具备全栈交付能力。
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混合检索舆情 RAG 问答系统（独立开发）：构建带引用、可评估的问答系统，实现七路 BM25 + 向量混合召回、RRF 融合与 bge-reranker 精排，自研确定性评估指标 + Ragas 评测体系。成果：Recall@5 0.65→0.89，引用正确率 96.3%，检索 p95 1.2s，日均支撑 50+ 次带引用问答。
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