诶咯
技术总监
贵州中长 · 10年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
贵阳
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
微服务架构：Java + Spring Cloud Alibaba（Nacos/Sentinel）体系，具备从服务注册发现、配置管理到限流熔断的全链路管控能力，擅长构建高可用分布式系统。
AI 工程化落地：Python + FastAPI 构建 AI Agent 服务，熟练对接 DashScope/SiliconFlow 等多种模型 API（DeepSeek/MiniMax/Qwen），具备 RAG 系统的完整落地经验——从文档解析（PaddleOCR/pdfplumber）、向量化存储（Milvus）到混合检索与生成，全链路自主可控。
IoT 平台集成：熟悉 MQTT 协议与传感器数据接入，能快速对接各类工地 IoT 设备，打通物理世界与数字系统的数据通道。
全栈开发能力：Vue3/UniApp 前端 + 跨平台移动端开发 + Docker/K8s 容器化部署，具备从需求到交付的端到端闭环能力。
最擅长解决的问题：
文档自动化处理：合同/标书/竣工资料等工程文档的智能撰写、合规审查与知识库构建
多模型协作与 Agent 调度：让不同模型各司其职，协同完成复杂任务
工地现场数据采集与闭环管理：质量安全巡检从上报到整改复查的全流程线上化
简单说：既能用 Java 搭稳定的微服务底座，又能用 Python 做 AI 落地，还能把 IoT 设备数据接进来，形成完整闭环。
AI 工程化落地：Python + FastAPI 构建 AI Agent 服务，熟练对接 DashScope/SiliconFlow 等多种模型 API（DeepSeek/MiniMax/Qwen），具备 RAG 系统的完整落地经验——从文档解析（PaddleOCR/pdfplumber）、向量化存储（Milvus）到混合检索与生成，全链路自主可控。
IoT 平台集成：熟悉 MQTT 协议与传感器数据接入，能快速对接各类工地 IoT 设备，打通物理世界与数字系统的数据通道。
全栈开发能力：Vue3/UniApp 前端 + 跨平台移动端开发 + Docker/K8s 容器化部署，具备从需求到交付的端到端闭环能力。
最擅长解决的问题：
文档自动化处理：合同/标书/竣工资料等工程文档的智能撰写、合规审查与知识库构建
多模型协作与 Agent 调度：让不同模型各司其职，协同完成复杂任务
工地现场数据采集与闭环管理：质量安全巡检从上报到整改复查的全流程线上化
简单说：既能用 Java 搭稳定的微服务底座，又能用 Python 做 AI 落地，还能把 IoT 设备数据接进来，形成完整闭环。
项目经验
项目一：施工综合管理平台
项目背景： 针对建筑行业信息孤岛、协同效率低、风险预警滞后等痛点，打造覆盖进度、质量、安全、成本、物资、劳务等十二大板块的数字化管理平台，实现项目全周期管控。
职责与产出： 作为技术总监，负责整体架构设计与核心模块交付。主导微服务架构选型与落地，攻克 IoT 设备异构接入、BIM 模型移动端轻量化加载等技术难题。带领团队完成质量、安全、劳务三大核心模块交付，实现巡检整改全闭环——质量问题闭环时间从 5 天缩短至 2 天，整改完成率超 95%；隐患复查率从不足 60% 提升至 92%；累计管理劳务人员超 2000 名，考勤统计从人工 3 天缩短为实时自动生成。
项目二：AI Agent 平台（RAG 文档处理系统）
项目背景： 面向工程建设行业合同、标书、竣工资料等文档撰写耗时、条款重复度高、人工审查效率低等问题，构建多模型协同的智能代理平台，实现文档自动撰写与合规审查。
职责与产出： 作为项目负责人，设计“网关—调度—Pipeline—工具”四层架构，完成 8 个可插拔 Harness 的 RAG 全链路开发。支持 4 类工程文档处理，沉淀 240+ 份真实文档知识库，混合检索精度显著提升，单元测试 12/12 全部通过。
项目背景： 针对建筑行业信息孤岛、协同效率低、风险预警滞后等痛点，打造覆盖进度、质量、安全、成本、物资、劳务等十二大板块的数字化管理平台，实现项目全周期管控。
职责与产出： 作为技术总监，负责整体架构设计与核心模块交付。主导微服务架构选型与落地，攻克 IoT 设备异构接入、BIM 模型移动端轻量化加载等技术难题。带领团队完成质量、安全、劳务三大核心模块交付，实现巡检整改全闭环——质量问题闭环时间从 5 天缩短至 2 天，整改完成率超 95%；隐患复查率从不足 60% 提升至 92%；累计管理劳务人员超 2000 名，考勤统计从人工 3 天缩短为实时自动生成。
项目二：AI Agent 平台（RAG 文档处理系统）
项目背景： 面向工程建设行业合同、标书、竣工资料等文档撰写耗时、条款重复度高、人工审查效率低等问题，构建多模型协同的智能代理平台，实现文档自动撰写与合规审查。
职责与产出： 作为项目负责人，设计“网关—调度—Pipeline—工具”四层架构，完成 8 个可插拔 Harness 的 RAG 全链路开发。支持 4 类工程文档处理，沉淀 240+ 份真实文档知识库，混合检索精度显著提升，单元测试 12/12 全部通过。
诶咯
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微服务架构：Java + Spring Cloud Alibaba（Nacos/Sentinel）体系，具备从服务注册发现、配置管理到限流熔断的全链路管控能力，擅长构建高可用分布式系统。
AI 工程化落地：Python + FastAPI 构建 AI Agent 服务，熟练对接 DashScope/SiliconFlow 等多种模型 API（DeepSeek/MiniMax/Qwen），具备 RAG 系统的完整落地经验——从文档解析（PaddleOCR/pdfplumber）、向量化存储（Milvus）到混合检索与生成，全链路自主可控。
IoT 平台集成：熟悉 MQTT 协议与传感器数据接入，能快速对接各类工地 IoT 设备，打通物理世界与数字系统的数据通道。
全栈开发能力：Vue3/UniApp 前端 + 跨平台移动端开发 + Docker/K8s 容器化部署，具备从需求到交付的端到端闭环能力。
最擅长解决的问题：
文档自动化处理：合同/标书/竣工资料等工程文档的智能撰写、合规审查与知识库构建
多模型协作与 Agent 调度：让不同模型各司其职，协同完成复杂任务
工地现场数据采集与闭环管理：质量安全巡检从上报到整改复查的全流程线上化
简单说：既能用 Java 搭稳定的微服务底座，又能用 Python 做 AI 落地，还能把 IoT 设备数据接进来，形成完整闭环。
AI 工程化落地：Python + FastAPI 构建 AI Agent 服务，熟练对接 DashScope/SiliconFlow 等多种模型 API（DeepSeek/MiniMax/Qwen），具备 RAG 系统的完整落地经验——从文档解析（PaddleOCR/pdfplumber）、向量化存储（Milvus）到混合检索与生成，全链路自主可控。
IoT 平台集成：熟悉 MQTT 协议与传感器数据接入，能快速对接各类工地 IoT 设备，打通物理世界与数字系统的数据通道。
全栈开发能力：Vue3/UniApp 前端 + 跨平台移动端开发 + Docker/K8s 容器化部署，具备从需求到交付的端到端闭环能力。
最擅长解决的问题：
文档自动化处理：合同/标书/竣工资料等工程文档的智能撰写、合规审查与知识库构建
多模型协作与 Agent 调度：让不同模型各司其职，协同完成复杂任务
工地现场数据采集与闭环管理：质量安全巡检从上报到整改复查的全流程线上化
简单说：既能用 Java 搭稳定的微服务底座，又能用 Python 做 AI 落地，还能把 IoT 设备数据接进来，形成完整闭环。
项目经验
项目一：施工综合管理平台
项目背景： 针对建筑行业信息孤岛、协同效率低、风险预警滞后等痛点，打造覆盖进度、质量、安全、成本、物资、劳务等十二大板块的数字化管理平台，实现项目全周期管控。
职责与产出： 作为技术总监，负责整体架构设计与核心模块交付。主导微服务架构选型与落地，攻克 IoT 设备异构接入、BIM 模型移动端轻量化加载等技术难题。带领团队完成质量、安全、劳务三大核心模块交付，实现巡检整改全闭环——质量问题闭环时间从 5 天缩短至 2 天，整改完成率超 95%；隐患复查率从不足 60% 提升至 92%；累计管理劳务人员超 2000 名，考勤统计从人工 3 天缩短为实时自动生成。
项目二：AI Agent 平台（RAG 文档处理系统）
项目背景： 面向工程建设行业合同、标书、竣工资料等文档撰写耗时、条款重复度高、人工审查效率低等问题，构建多模型协同的智能代理平台，实现文档自动撰写与合规审查。
职责与产出： 作为项目负责人，设计“网关—调度—Pipeline—工具”四层架构，完成 8 个可插拔 Harness 的 RAG 全链路开发。支持 4 类工程文档处理，沉淀 240+ 份真实文档知识库，混合检索精度显著提升，单元测试 12/12 全部通过。
项目背景： 针对建筑行业信息孤岛、协同效率低、风险预警滞后等痛点，打造覆盖进度、质量、安全、成本、物资、劳务等十二大板块的数字化管理平台，实现项目全周期管控。
职责与产出： 作为技术总监，负责整体架构设计与核心模块交付。主导微服务架构选型与落地，攻克 IoT 设备异构接入、BIM 模型移动端轻量化加载等技术难题。带领团队完成质量、安全、劳务三大核心模块交付，实现巡检整改全闭环——质量问题闭环时间从 5 天缩短至 2 天，整改完成率超 95%；隐患复查率从不足 60% 提升至 92%；累计管理劳务人员超 2000 名，考勤统计从人工 3 天缩短为实时自动生成。
项目二：AI Agent 平台（RAG 文档处理系统）
项目背景： 面向工程建设行业合同、标书、竣工资料等文档撰写耗时、条款重复度高、人工审查效率低等问题，构建多模型协同的智能代理平台，实现文档自动撰写与合规审查。
职责与产出： 作为项目负责人，设计“网关—调度—Pipeline—工具”四层架构，完成 8 个可插拔 Harness 的 RAG 全链路开发。支持 4 类工程文档处理，沉淀 240+ 份真实文档知识库，混合检索精度显著提升，单元测试 12/12 全部通过。
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