mmmks
架构师
科大讯飞 · 9年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
合肥
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
技术栈与擅长方向
后端与 AI 架构：Python (PydanticAI, LangGraph)、Java (Spring AI)、Go / Node.js
向量与海量数据：Milvus、ClickHouse、PostgreSQL
云原生与工程交付：Docker、Kubernetes、UV / Volta、NocoBase
核心擅长场景与解决的问题
复杂 AI Agent 与 RAG 系统搭建：解决大模型回答不准、无法落地到具体业务流程的问题。擅长设计多 Agent 协作架构与混合检索（Hybrid Search + Rerank），实现高准确率的业务自动化。
海量非结构化数据清洗与实体对齐：解决千万级非标准数据（如多来源商品、店铺线索、非结构化财报）无法自动归类和提取的核心痛点，实现自动化结构化入库。
高性能数据分析与高并发后端开发：解决超大规模数据实时查询慢、系统吞吐量瓶颈问题，利用 ClickHouse 与 Milvus 构建毫秒级响应的高性能后端数据平台。
后端与 AI 架构：Python (PydanticAI, LangGraph)、Java (Spring AI)、Go / Node.js
向量与海量数据：Milvus、ClickHouse、PostgreSQL
云原生与工程交付：Docker、Kubernetes、UV / Volta、NocoBase
核心擅长场景与解决的问题
复杂 AI Agent 与 RAG 系统搭建：解决大模型回答不准、无法落地到具体业务流程的问题。擅长设计多 Agent 协作架构与混合检索（Hybrid Search + Rerank），实现高准确率的业务自动化。
海量非结构化数据清洗与实体对齐：解决千万级非标准数据（如多来源商品、店铺线索、非结构化财报）无法自动归类和提取的核心痛点，实现自动化结构化入库。
高性能数据分析与高并发后端开发：解决超大规模数据实时查询慢、系统吞吐量瓶颈问题，利用 ClickHouse 与 Milvus 构建毫秒级响应的高性能后端数据平台。
项目经验
餐饮供应链海量实体对齐与自动化清洗系统
项目背景：面对超 50,000 条非标准餐饮门店与品牌线索数据，人工清洗归类成本极高且准确率不足，无法直接投入商业决策。
个人职责：担任 AI Agent 架构师，负责整体方案设计与落地。基于 Milvus 向量数据库构建 BM25 + Qwen3-Embedding 混合检索架构，结合 Reranker 模型实现海量实体的精准匹配与自动归类。
结果产出：实体归类准确率达 95% 以上，原本需数人月的清洗工作缩短至数小时，大幅降低运营成本并提升数据资产变现效率。
非结构化财报智能解析与结构化入库系统
项目背景：大量非结构化财报（PDF/图像/文档）格式繁杂、指标多变，人工录入财务报表效率低、易出错。
个人职责：设计基于 PydanticAI 的多 Agent 解析工作流，利用结构化输出约束，实现资产负债表、利润表等关键数据的自动抽取、校验与 SQL 数据库映射。
结果产出：报表数据提取准确率超 98%，单份财报解析耗时降至秒级，实现从原始文档到结构化数据库的全流程零人工干预。
项目背景：面对超 50,000 条非标准餐饮门店与品牌线索数据，人工清洗归类成本极高且准确率不足，无法直接投入商业决策。
个人职责：担任 AI Agent 架构师，负责整体方案设计与落地。基于 Milvus 向量数据库构建 BM25 + Qwen3-Embedding 混合检索架构，结合 Reranker 模型实现海量实体的精准匹配与自动归类。
结果产出：实体归类准确率达 95% 以上，原本需数人月的清洗工作缩短至数小时，大幅降低运营成本并提升数据资产变现效率。
非结构化财报智能解析与结构化入库系统
项目背景：大量非结构化财报（PDF/图像/文档）格式繁杂、指标多变，人工录入财务报表效率低、易出错。
个人职责：设计基于 PydanticAI 的多 Agent 解析工作流，利用结构化输出约束，实现资产负债表、利润表等关键数据的自动抽取、校验与 SQL 数据库映射。
结果产出：报表数据提取准确率超 98%，单份财报解析耗时降至秒级，实现从原始文档到结构化数据库的全流程零人工干预。
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AI类开发
负责人：
架构师
团队成员：
产品经理 前端工程师 后端工程师
mmmks
有团队 · 可整包
架构师 · 9年经验 · 科大讯飞
0
累计接单
0
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0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
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技术能力
技术栈与擅长方向
后端与 AI 架构：Python (PydanticAI, LangGraph)、Java (Spring AI)、Go / Node.js
向量与海量数据：Milvus、ClickHouse、PostgreSQL
云原生与工程交付：Docker、Kubernetes、UV / Volta、NocoBase
核心擅长场景与解决的问题
复杂 AI Agent 与 RAG 系统搭建：解决大模型回答不准、无法落地到具体业务流程的问题。擅长设计多 Agent 协作架构与混合检索（Hybrid Search + Rerank），实现高准确率的业务自动化。
海量非结构化数据清洗与实体对齐：解决千万级非标准数据（如多来源商品、店铺线索、非结构化财报）无法自动归类和提取的核心痛点，实现自动化结构化入库。
高性能数据分析与高并发后端开发：解决超大规模数据实时查询慢、系统吞吐量瓶颈问题，利用 ClickHouse 与 Milvus 构建毫秒级响应的高性能后端数据平台。
后端与 AI 架构：Python (PydanticAI, LangGraph)、Java (Spring AI)、Go / Node.js
向量与海量数据：Milvus、ClickHouse、PostgreSQL
云原生与工程交付：Docker、Kubernetes、UV / Volta、NocoBase
核心擅长场景与解决的问题
复杂 AI Agent 与 RAG 系统搭建：解决大模型回答不准、无法落地到具体业务流程的问题。擅长设计多 Agent 协作架构与混合检索（Hybrid Search + Rerank），实现高准确率的业务自动化。
海量非结构化数据清洗与实体对齐：解决千万级非标准数据（如多来源商品、店铺线索、非结构化财报）无法自动归类和提取的核心痛点，实现自动化结构化入库。
高性能数据分析与高并发后端开发：解决超大规模数据实时查询慢、系统吞吐量瓶颈问题，利用 ClickHouse 与 Milvus 构建毫秒级响应的高性能后端数据平台。
项目经验
餐饮供应链海量实体对齐与自动化清洗系统
项目背景：面对超 50,000 条非标准餐饮门店与品牌线索数据，人工清洗归类成本极高且准确率不足，无法直接投入商业决策。
个人职责：担任 AI Agent 架构师，负责整体方案设计与落地。基于 Milvus 向量数据库构建 BM25 + Qwen3-Embedding 混合检索架构，结合 Reranker 模型实现海量实体的精准匹配与自动归类。
结果产出：实体归类准确率达 95% 以上，原本需数人月的清洗工作缩短至数小时，大幅降低运营成本并提升数据资产变现效率。
非结构化财报智能解析与结构化入库系统
项目背景：大量非结构化财报（PDF/图像/文档）格式繁杂、指标多变，人工录入财务报表效率低、易出错。
个人职责：设计基于 PydanticAI 的多 Agent 解析工作流，利用结构化输出约束，实现资产负债表、利润表等关键数据的自动抽取、校验与 SQL 数据库映射。
结果产出：报表数据提取准确率超 98%，单份财报解析耗时降至秒级，实现从原始文档到结构化数据库的全流程零人工干预。
项目背景：面对超 50,000 条非标准餐饮门店与品牌线索数据，人工清洗归类成本极高且准确率不足，无法直接投入商业决策。
个人职责：担任 AI Agent 架构师，负责整体方案设计与落地。基于 Milvus 向量数据库构建 BM25 + Qwen3-Embedding 混合检索架构，结合 Reranker 模型实现海量实体的精准匹配与自动归类。
结果产出：实体归类准确率达 95% 以上，原本需数人月的清洗工作缩短至数小时，大幅降低运营成本并提升数据资产变现效率。
非结构化财报智能解析与结构化入库系统
项目背景：大量非结构化财报（PDF/图像/文档）格式繁杂、指标多变，人工录入财务报表效率低、易出错。
个人职责：设计基于 PydanticAI 的多 Agent 解析工作流，利用结构化输出约束，实现资产负债表、利润表等关键数据的自动抽取、校验与 SQL 数据库映射。
结果产出：报表数据提取准确率超 98%，单份财报解析耗时降至秒级，实现从原始文档到结构化数据库的全流程零人工干预。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(架构师)
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核心队员：产品经理 ·
前端工程师 ·
后端工程师
案例展示
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