emmm假的吧
Python 后端开发工程师（AI 应用方向）
独立开发者 · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳
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
主要从事 AI Agent 应用与配套 Web 系统开发，技术实践覆盖后端接口、数据处理、工具集成和 Linux 部署。
【Agent 开发】
使用 LangGraph、LiteLLM 接入大模型并组织任务流程，有 OpenClaw、Pi Agent 的配置与集成实践。围绕工具调用、上下文与会话管理开展开发和方案设计，关注任务状态、超时取消、异常恢复及执行记录。具备 Agent Harness 架构设计经验，能够梳理工具权限、人工确认和执行结果追溯机制。
【后端与数据】
使用 Python、FastAPI、Pydantic 开发业务接口，处理参数校验与结构化数据；使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 完成数据整理、查询和文件转换。具备材料管理、任务队列及研究工作流相关模块的开发经验。
【Web 与知识库】
具备 React、TypeScript、Vite 项目实践，使用 React Query 对接接口、ECharts 展示数据。围绕 Obsidian、Markdown 和元数据组织知识库，编写笔记校验与自动化整理工具，并与 Agent 工作流集成。
【部署与工程实践】
有 Linux／Ubuntu、Docker／Compose、SSH、Tailscale 和 systemd 的配置与排障实践，涉及服务运行、访问控制、日志检查和恢复验证。使用 Git 管理版本，以 pytest、接口测试和前端构建检查验证改动，重视需求拆解、接口文档与分阶段交付。
【Agent 开发】
使用 LangGraph、LiteLLM 接入大模型并组织任务流程，有 OpenClaw、Pi Agent 的配置与集成实践。围绕工具调用、上下文与会话管理开展开发和方案设计，关注任务状态、超时取消、异常恢复及执行记录。具备 Agent Harness 架构设计经验，能够梳理工具权限、人工确认和执行结果追溯机制。
【后端与数据】
使用 Python、FastAPI、Pydantic 开发业务接口，处理参数校验与结构化数据；使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 完成数据整理、查询和文件转换。具备材料管理、任务队列及研究工作流相关模块的开发经验。
【Web 与知识库】
具备 React、TypeScript、Vite 项目实践，使用 React Query 对接接口、ECharts 展示数据。围绕 Obsidian、Markdown 和元数据组织知识库，编写笔记校验与自动化整理工具，并与 Agent 工作流集成。
【部署与工程实践】
有 Linux／Ubuntu、Docker／Compose、SSH、Tailscale 和 systemd 的配置与排障实践，涉及服务运行、访问控制、日志检查和恢复验证。使用 Git 管理版本，以 pytest、接口测试和前端构建检查验证改动，重视需求拆解、接口文档与分阶段交付。
项目经验
【QR-agent｜面向研究型 Agent 的 Harness 设计与开发】
围绕长周期研究任务，负责 Harness 的需求拆解与架构设计，重点定义上下文组织、工具执行边界和研究状态管理机制。设计基于 Markdown 与 Git 的持久化研究档案，区分候选材料、已确认决策与执行结果；明确人工确认、允许探索范围及 Run 执行证据的关联方式，为任务恢复和结果追溯提供依据。目前已完成需求与架构方案，形成后续实现的模块划分和验收边界。
【Web 管理系统｜基于 RuoYi 的二次开发练习】
基于 RuoYi 搭建前后端分离的管理系统，使用 Spring Boot、Vue 和 MySQL，围绕客户信息与业务记录开发管理模块。结合框架已有的登录认证、角色权限和操作日志，实现列表查询、分页筛选、表单校验及 Excel 导入导出，完成接口联调与基础功能验证。
【linux-ops｜Linux 服务器与 Agent 运行环境】
在 Ubuntu 云服务器上开展运行环境配置与维护，涉及 Docker／Compose、SSH、Tailscale、systemd 和 UFW。完成部分开发工具的安装及真实调用验证，开展容器运行、服务隔离与恢复检查，整理项目清单、运维工单和故障恢复手册。
quantresearch｜AI 量化研究工作台】
负责需求拆解、后端开发及前后端联调，采用 Python、FastAPI、LangGraph、LiteLLM 和 React，围绕研究流程开发数据登记、材料管理、任务执行与结果展示模块。使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 处理研究数据，编写接口与业务测试，持续完善任务状态、超时取消和异常处理。
围绕长周期研究任务，负责 Harness 的需求拆解与架构设计，重点定义上下文组织、工具执行边界和研究状态管理机制。设计基于 Markdown 与 Git 的持久化研究档案，区分候选材料、已确认决策与执行结果；明确人工确认、允许探索范围及 Run 执行证据的关联方式，为任务恢复和结果追溯提供依据。目前已完成需求与架构方案，形成后续实现的模块划分和验收边界。
【Web 管理系统｜基于 RuoYi 的二次开发练习】
基于 RuoYi 搭建前后端分离的管理系统，使用 Spring Boot、Vue 和 MySQL，围绕客户信息与业务记录开发管理模块。结合框架已有的登录认证、角色权限和操作日志，实现列表查询、分页筛选、表单校验及 Excel 导入导出，完成接口联调与基础功能验证。
【linux-ops｜Linux 服务器与 Agent 运行环境】
在 Ubuntu 云服务器上开展运行环境配置与维护，涉及 Docker／Compose、SSH、Tailscale、systemd 和 UFW。完成部分开发工具的安装及真实调用验证，开展容器运行、服务隔离与恢复检查，整理项目清单、运维工单和故障恢复手册。
quantresearch｜AI 量化研究工作台】
负责需求拆解、后端开发及前后端联调，采用 Python、FastAPI、LangGraph、LiteLLM 和 React，围绕研究流程开发数据登记、材料管理、任务执行与结果展示模块。使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 处理研究数据，编写接口与业务测试，持续完善任务状态、超时取消和异常处理。
团队情况
整包服务：
PC网站开发WebApp开发AI类开发
负责人：
Python 后端开发工程师（AI 应用方向）
团队成员：
产品经理 UI设计师 前端工程师 后端工程师
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有团队 · 可整包
Python 后端开发工程师（AI 应用方向） · 3年经验 · 独立开发者
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技术能力
主要从事 AI Agent 应用与配套 Web 系统开发，技术实践覆盖后端接口、数据处理、工具集成和 Linux 部署。
【Agent 开发】
使用 LangGraph、LiteLLM 接入大模型并组织任务流程，有 OpenClaw、Pi Agent 的配置与集成实践。围绕工具调用、上下文与会话管理开展开发和方案设计，关注任务状态、超时取消、异常恢复及执行记录。具备 Agent Harness 架构设计经验，能够梳理工具权限、人工确认和执行结果追溯机制。
【后端与数据】
使用 Python、FastAPI、Pydantic 开发业务接口，处理参数校验与结构化数据；使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 完成数据整理、查询和文件转换。具备材料管理、任务队列及研究工作流相关模块的开发经验。
【Web 与知识库】
具备 React、TypeScript、Vite 项目实践，使用 React Query 对接接口、ECharts 展示数据。围绕 Obsidian、Markdown 和元数据组织知识库，编写笔记校验与自动化整理工具，并与 Agent 工作流集成。
【部署与工程实践】
有 Linux／Ubuntu、Docker／Compose、SSH、Tailscale 和 systemd 的配置与排障实践，涉及服务运行、访问控制、日志检查和恢复验证。使用 Git 管理版本，以 pytest、接口测试和前端构建检查验证改动，重视需求拆解、接口文档与分阶段交付。
【Agent 开发】
使用 LangGraph、LiteLLM 接入大模型并组织任务流程，有 OpenClaw、Pi Agent 的配置与集成实践。围绕工具调用、上下文与会话管理开展开发和方案设计，关注任务状态、超时取消、异常恢复及执行记录。具备 Agent Harness 架构设计经验，能够梳理工具权限、人工确认和执行结果追溯机制。
【后端与数据】
使用 Python、FastAPI、Pydantic 开发业务接口，处理参数校验与结构化数据；使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 完成数据整理、查询和文件转换。具备材料管理、任务队列及研究工作流相关模块的开发经验。
【Web 与知识库】
具备 React、TypeScript、Vite 项目实践，使用 React Query 对接接口、ECharts 展示数据。围绕 Obsidian、Markdown 和元数据组织知识库，编写笔记校验与自动化整理工具，并与 Agent 工作流集成。
【部署与工程实践】
有 Linux／Ubuntu、Docker／Compose、SSH、Tailscale 和 systemd 的配置与排障实践，涉及服务运行、访问控制、日志检查和恢复验证。使用 Git 管理版本，以 pytest、接口测试和前端构建检查验证改动，重视需求拆解、接口文档与分阶段交付。
项目经验
【QR-agent｜面向研究型 Agent 的 Harness 设计与开发】
围绕长周期研究任务，负责 Harness 的需求拆解与架构设计，重点定义上下文组织、工具执行边界和研究状态管理机制。设计基于 Markdown 与 Git 的持久化研究档案，区分候选材料、已确认决策与执行结果；明确人工确认、允许探索范围及 Run 执行证据的关联方式，为任务恢复和结果追溯提供依据。目前已完成需求与架构方案，形成后续实现的模块划分和验收边界。
【Web 管理系统｜基于 RuoYi 的二次开发练习】
基于 RuoYi 搭建前后端分离的管理系统，使用 Spring Boot、Vue 和 MySQL，围绕客户信息与业务记录开发管理模块。结合框架已有的登录认证、角色权限和操作日志，实现列表查询、分页筛选、表单校验及 Excel 导入导出，完成接口联调与基础功能验证。
【linux-ops｜Linux 服务器与 Agent 运行环境】
在 Ubuntu 云服务器上开展运行环境配置与维护，涉及 Docker／Compose、SSH、Tailscale、systemd 和 UFW。完成部分开发工具的安装及真实调用验证，开展容器运行、服务隔离与恢复检查，整理项目清单、运维工单和故障恢复手册。
quantresearch｜AI 量化研究工作台】
负责需求拆解、后端开发及前后端联调，采用 Python、FastAPI、LangGraph、LiteLLM 和 React，围绕研究流程开发数据登记、材料管理、任务执行与结果展示模块。使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 处理研究数据，编写接口与业务测试，持续完善任务状态、超时取消和异常处理。
围绕长周期研究任务，负责 Harness 的需求拆解与架构设计，重点定义上下文组织、工具执行边界和研究状态管理机制。设计基于 Markdown 与 Git 的持久化研究档案，区分候选材料、已确认决策与执行结果；明确人工确认、允许探索范围及 Run 执行证据的关联方式，为任务恢复和结果追溯提供依据。目前已完成需求与架构方案，形成后续实现的模块划分和验收边界。
【Web 管理系统｜基于 RuoYi 的二次开发练习】
基于 RuoYi 搭建前后端分离的管理系统，使用 Spring Boot、Vue 和 MySQL，围绕客户信息与业务记录开发管理模块。结合框架已有的登录认证、角色权限和操作日志，实现列表查询、分页筛选、表单校验及 Excel 导入导出，完成接口联调与基础功能验证。
【linux-ops｜Linux 服务器与 Agent 运行环境】
在 Ubuntu 云服务器上开展运行环境配置与维护，涉及 Docker／Compose、SSH、Tailscale、systemd 和 UFW。完成部分开发工具的安装及真实调用验证，开展容器运行、服务隔离与恢复检查，整理项目清单、运维工单和故障恢复手册。
quantresearch｜AI 量化研究工作台】
负责需求拆解、后端开发及前后端联调，采用 Python、FastAPI、LangGraph、LiteLLM 和 React，围绕研究流程开发数据登记、材料管理、任务执行与结果展示模块。使用 Pandas、DuckDB、PyArrow 处理研究数据，编写接口与业务测试，持续完善任务状态、超时取消和异常处理。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(Python 后端开发工程师（AI 应用方向）)
|
核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
案例展示
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