李来财🐴
高级Java工程师
车辆网产业发展集团 · 8年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
其他
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
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接单数
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评价数
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技术能力
大模型应用开发：熟悉SpringAI、SpringAI Alibaba Framework，能够基于ChatClient、Prompt、Tool Calling和结构化输出构建应用，具有AI开票、AI智能简历管理项目经验
RAG检索增强：熟悉文档解析，能够结合查询改写、动态TopK、多路检索与检索兜底策略优化检索流程
工具调用与业务流程编排：具有通过Tool Calling集成SQL校验、数据查询等能力的实践，能够围绕业务流程组织模型调用、工具执行与结果处理
Text-to-SQL：具有自然语言报表查询开发经验，能够结合数据库结构与业务语义描述构建SQL生成上下文，串联SQL校验、查询执行和报表展示流程
数据库与中间件：熟悉MySQL、Redis、Kafka，具有接口幂等、热点数据缓存和异步消息处理实践，参与数据库表结构优化与线上问题排查
持续集成与优化：具有Prometheus监控使用与Jenkins构建部署经验，能够使用AI辅助开发工具完成编码、前后端联调及功能迭代
Java后端开发：具备8年开发经验，熟悉SpringBoot、JVM、Mybatis、Redis、MySql等中间件，具备电子发票、企业财税等业务系统分布式高并发开发与维护经验
RAG检索增强：熟悉文档解析，能够结合查询改写、动态TopK、多路检索与检索兜底策略优化检索流程
工具调用与业务流程编排：具有通过Tool Calling集成SQL校验、数据查询等能力的实践，能够围绕业务流程组织模型调用、工具执行与结果处理
Text-to-SQL：具有自然语言报表查询开发经验，能够结合数据库结构与业务语义描述构建SQL生成上下文，串联SQL校验、查询执行和报表展示流程
数据库与中间件：熟悉MySQL、Redis、Kafka，具有接口幂等、热点数据缓存和异步消息处理实践，参与数据库表结构优化与线上问题排查
持续集成与优化：具有Prometheus监控使用与Jenkins构建部署经验，能够使用AI辅助开发工具完成编码、前后端联调及功能迭代
Java后端开发：具备8年开发经验，熟悉SpringBoot、JVM、Mybatis、Redis、MySql等中间件，具备电子发票、企业财税等业务系统分布式高并发开发与维护经验
项目经验
1.AI智能面试管理平台 2026.03—至今
项目描述：面向求职者的AI驱动面试模拟训练平台，覆盖“知识库管理➔简历解析➔智能出题➔实时作答➔AI评估➔报告导出”全链路闭环。
责任描述：
1.业务梳理和核心后端功能开发，完成知识库管理、简历解析、智能出题、题目作答、AI评估及报告导出等模块的设计与实现
2.基于SpringAI对接DashScope Qwen3，设计各业务场景的提示词与输入上下文；通过指令与业务数据分层管理，降低Prompt注入风险
3.优化RAG检索策略，引入LLM查询改写、多候选Query短路机制及动态TopK，结合查询长度调整检索相似度阈值，并通过扩大候选范围进行兜底，改善知识召回覆盖
使用AI辅助编码完成前端页面开发与后端功能联调，实现全流程数据联动与结果展示
涉及技术：SpringBoot4、Java25、SpringAI2.0、Postgresql+PGVector、Redis6、DashScope Qwen3
2.AI数据分析服务 2026.04—2026.06
项目描述：面向内部运营人员的数据分析服务、导出等场景，本项目采用ReAct 模式+Tool Calling完成功能构建。支持用户输入自然语言，通过LLM转换成需要查询的目标sql，并查询数据库数据，最终根据查询出的数据生成HTML形式的报告展示格式
责任描述：
1.负责业务需求分析、服务架构设计与后端核心功能开发，实现自然语言查询、SQL校验、数据查询及报表生成的交互流程与数据流转，完成接口设计及功能实现
2.基于SpringAI对接Qwen大模型，结合Prompt设计与Tool Calling，集成SQL生成、校验及数据查询能力，支撑自然语言到报表的业务流程
3.基于Redis 作为缓存和会话记忆存储
4.将数据库查询结果作为报表生成上下文，结合用户需求生成HTML报表
涉及技术：Springboot、SpringAI、Redis、MySQL、nginx等
3.AI智能开票 2024.05—2024.9
项目描述：面向企业以及个人用户开票场景，在现有开票SaaS平台中接入大模型能力，支持从用户输入的自然语言、图片及Excel数据中提取购方信息与开票明细，转换为同一的结构化开票数据。通过AI信息抽取、业务规则校验以及用户确认，衔接平台自动化开票流程，减少人工录入与不同格式数据整理工作
责任描述：
1.参与AI开票业务分析，梳理文本、图片及Excel输入的处理流程，定义统一开票数据结构
2.负责AI后端服务开发，结合OCR、Excel解析与Prompt设计，实现开票信息提取、字段映射及结构化转换，减少人工整理
3.完善模型输出与业务规则校验，支持异常信息补充及用户确认，降低错误数据进入开票流程的风险
4.对接SaaS平台开票接口，实现开票提交与状态回写，并通过超时控制、有限重试及失败样例分析优化服务稳定性
涉及技术：Springboot、MyBatis、Redis、MySQL、nginx、AI大模型等
项目描述：面向求职者的AI驱动面试模拟训练平台，覆盖“知识库管理➔简历解析➔智能出题➔实时作答➔AI评估➔报告导出”全链路闭环。
责任描述：
1.业务梳理和核心后端功能开发，完成知识库管理、简历解析、智能出题、题目作答、AI评估及报告导出等模块的设计与实现
2.基于SpringAI对接DashScope Qwen3，设计各业务场景的提示词与输入上下文；通过指令与业务数据分层管理，降低Prompt注入风险
3.优化RAG检索策略，引入LLM查询改写、多候选Query短路机制及动态TopK，结合查询长度调整检索相似度阈值，并通过扩大候选范围进行兜底，改善知识召回覆盖
使用AI辅助编码完成前端页面开发与后端功能联调，实现全流程数据联动与结果展示
涉及技术：SpringBoot4、Java25、SpringAI2.0、Postgresql+PGVector、Redis6、DashScope Qwen3
2.AI数据分析服务 2026.04—2026.06
项目描述：面向内部运营人员的数据分析服务、导出等场景，本项目采用ReAct 模式+Tool Calling完成功能构建。支持用户输入自然语言，通过LLM转换成需要查询的目标sql，并查询数据库数据，最终根据查询出的数据生成HTML形式的报告展示格式
责任描述：
1.负责业务需求分析、服务架构设计与后端核心功能开发，实现自然语言查询、SQL校验、数据查询及报表生成的交互流程与数据流转，完成接口设计及功能实现
2.基于SpringAI对接Qwen大模型，结合Prompt设计与Tool Calling，集成SQL生成、校验及数据查询能力，支撑自然语言到报表的业务流程
3.基于Redis 作为缓存和会话记忆存储
4.将数据库查询结果作为报表生成上下文，结合用户需求生成HTML报表
涉及技术：Springboot、SpringAI、Redis、MySQL、nginx等
3.AI智能开票 2024.05—2024.9
项目描述：面向企业以及个人用户开票场景，在现有开票SaaS平台中接入大模型能力，支持从用户输入的自然语言、图片及Excel数据中提取购方信息与开票明细，转换为同一的结构化开票数据。通过AI信息抽取、业务规则校验以及用户确认，衔接平台自动化开票流程，减少人工录入与不同格式数据整理工作
责任描述：
1.参与AI开票业务分析，梳理文本、图片及Excel输入的处理流程，定义统一开票数据结构
2.负责AI后端服务开发，结合OCR、Excel解析与Prompt设计，实现开票信息提取、字段映射及结构化转换，减少人工整理
3.完善模型输出与业务规则校验，支持异常信息补充及用户确认，降低错误数据进入开票流程的风险
4.对接SaaS平台开票接口，实现开票提交与状态回写，并通过超时控制、有限重试及失败样例分析优化服务稳定性
涉及技术：Springboot、MyBatis、Redis、MySQL、nginx、AI大模型等
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RAG检索增强：熟悉文档解析，能够结合查询改写、动态TopK、多路检索与检索兜底策略优化检索流程
工具调用与业务流程编排：具有通过Tool Calling集成SQL校验、数据查询等能力的实践，能够围绕业务流程组织模型调用、工具执行与结果处理
Text-to-SQL：具有自然语言报表查询开发经验，能够结合数据库结构与业务语义描述构建SQL生成上下文，串联SQL校验、查询执行和报表展示流程
数据库与中间件：熟悉MySQL、Redis、Kafka，具有接口幂等、热点数据缓存和异步消息处理实践，参与数据库表结构优化与线上问题排查
持续集成与优化：具有Prometheus监控使用与Jenkins构建部署经验，能够使用AI辅助开发工具完成编码、前后端联调及功能迭代
Java后端开发：具备8年开发经验，熟悉SpringBoot、JVM、Mybatis、Redis、MySql等中间件，具备电子发票、企业财税等业务系统分布式高并发开发与维护经验
RAG检索增强：熟悉文档解析，能够结合查询改写、动态TopK、多路检索与检索兜底策略优化检索流程
工具调用与业务流程编排：具有通过Tool Calling集成SQL校验、数据查询等能力的实践，能够围绕业务流程组织模型调用、工具执行与结果处理
Text-to-SQL：具有自然语言报表查询开发经验，能够结合数据库结构与业务语义描述构建SQL生成上下文，串联SQL校验、查询执行和报表展示流程
数据库与中间件：熟悉MySQL、Redis、Kafka，具有接口幂等、热点数据缓存和异步消息处理实践，参与数据库表结构优化与线上问题排查
持续集成与优化：具有Prometheus监控使用与Jenkins构建部署经验，能够使用AI辅助开发工具完成编码、前后端联调及功能迭代
Java后端开发：具备8年开发经验，熟悉SpringBoot、JVM、Mybatis、Redis、MySql等中间件，具备电子发票、企业财税等业务系统分布式高并发开发与维护经验
项目经验
1.AI智能面试管理平台 2026.03—至今
项目描述：面向求职者的AI驱动面试模拟训练平台，覆盖“知识库管理➔简历解析➔智能出题➔实时作答➔AI评估➔报告导出”全链路闭环。
责任描述：
1.业务梳理和核心后端功能开发，完成知识库管理、简历解析、智能出题、题目作答、AI评估及报告导出等模块的设计与实现
2.基于SpringAI对接DashScope Qwen3，设计各业务场景的提示词与输入上下文；通过指令与业务数据分层管理，降低Prompt注入风险
3.优化RAG检索策略，引入LLM查询改写、多候选Query短路机制及动态TopK，结合查询长度调整检索相似度阈值，并通过扩大候选范围进行兜底，改善知识召回覆盖
使用AI辅助编码完成前端页面开发与后端功能联调，实现全流程数据联动与结果展示
涉及技术：SpringBoot4、Java25、SpringAI2.0、Postgresql+PGVector、Redis6、DashScope Qwen3
2.AI数据分析服务 2026.04—2026.06
项目描述：面向内部运营人员的数据分析服务、导出等场景，本项目采用ReAct 模式+Tool Calling完成功能构建。支持用户输入自然语言，通过LLM转换成需要查询的目标sql，并查询数据库数据，最终根据查询出的数据生成HTML形式的报告展示格式
责任描述：
1.负责业务需求分析、服务架构设计与后端核心功能开发，实现自然语言查询、SQL校验、数据查询及报表生成的交互流程与数据流转，完成接口设计及功能实现
2.基于SpringAI对接Qwen大模型，结合Prompt设计与Tool Calling，集成SQL生成、校验及数据查询能力，支撑自然语言到报表的业务流程
3.基于Redis 作为缓存和会话记忆存储
4.将数据库查询结果作为报表生成上下文，结合用户需求生成HTML报表
涉及技术：Springboot、SpringAI、Redis、MySQL、nginx等
3.AI智能开票 2024.05—2024.9
项目描述：面向企业以及个人用户开票场景，在现有开票SaaS平台中接入大模型能力，支持从用户输入的自然语言、图片及Excel数据中提取购方信息与开票明细，转换为同一的结构化开票数据。通过AI信息抽取、业务规则校验以及用户确认，衔接平台自动化开票流程，减少人工录入与不同格式数据整理工作
责任描述：
1.参与AI开票业务分析，梳理文本、图片及Excel输入的处理流程，定义统一开票数据结构
2.负责AI后端服务开发，结合OCR、Excel解析与Prompt设计，实现开票信息提取、字段映射及结构化转换，减少人工整理
3.完善模型输出与业务规则校验，支持异常信息补充及用户确认，降低错误数据进入开票流程的风险
4.对接SaaS平台开票接口，实现开票提交与状态回写，并通过超时控制、有限重试及失败样例分析优化服务稳定性
涉及技术：Springboot、MyBatis、Redis、MySQL、nginx、AI大模型等
项目描述：面向求职者的AI驱动面试模拟训练平台，覆盖“知识库管理➔简历解析➔智能出题➔实时作答➔AI评估➔报告导出”全链路闭环。
责任描述：
1.业务梳理和核心后端功能开发，完成知识库管理、简历解析、智能出题、题目作答、AI评估及报告导出等模块的设计与实现
2.基于SpringAI对接DashScope Qwen3，设计各业务场景的提示词与输入上下文；通过指令与业务数据分层管理，降低Prompt注入风险
3.优化RAG检索策略，引入LLM查询改写、多候选Query短路机制及动态TopK，结合查询长度调整检索相似度阈值，并通过扩大候选范围进行兜底，改善知识召回覆盖
使用AI辅助编码完成前端页面开发与后端功能联调，实现全流程数据联动与结果展示
涉及技术：SpringBoot4、Java25、SpringAI2.0、Postgresql+PGVector、Redis6、DashScope Qwen3
2.AI数据分析服务 2026.04—2026.06
项目描述：面向内部运营人员的数据分析服务、导出等场景，本项目采用ReAct 模式+Tool Calling完成功能构建。支持用户输入自然语言，通过LLM转换成需要查询的目标sql，并查询数据库数据，最终根据查询出的数据生成HTML形式的报告展示格式
责任描述：
1.负责业务需求分析、服务架构设计与后端核心功能开发，实现自然语言查询、SQL校验、数据查询及报表生成的交互流程与数据流转，完成接口设计及功能实现
2.基于SpringAI对接Qwen大模型，结合Prompt设计与Tool Calling，集成SQL生成、校验及数据查询能力，支撑自然语言到报表的业务流程
3.基于Redis 作为缓存和会话记忆存储
4.将数据库查询结果作为报表生成上下文，结合用户需求生成HTML报表
涉及技术：Springboot、SpringAI、Redis、MySQL、nginx等
3.AI智能开票 2024.05—2024.9
项目描述：面向企业以及个人用户开票场景，在现有开票SaaS平台中接入大模型能力，支持从用户输入的自然语言、图片及Excel数据中提取购方信息与开票明细，转换为同一的结构化开票数据。通过AI信息抽取、业务规则校验以及用户确认，衔接平台自动化开票流程，减少人工录入与不同格式数据整理工作
责任描述：
1.参与AI开票业务分析，梳理文本、图片及Excel输入的处理流程，定义统一开票数据结构
2.负责AI后端服务开发，结合OCR、Excel解析与Prompt设计，实现开票信息提取、字段映射及结构化转换，减少人工整理
3.完善模型输出与业务规则校验，支持异常信息补充及用户确认，降低错误数据进入开票流程的风险
4.对接SaaS平台开票接口，实现开票提交与状态回写，并通过超时控制、有限重试及失败样例分析优化服务稳定性
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