Lawliet
后端开发工程师
用友网络科技股份有限公司 · 2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
- 后端 ：Java、Spring Boot、Python、FastAPI、RESTful API、MySQL、SQLite / SQLAlchemy、httpx（异步 HTTP）、限流与缓存设计
- 数据处理 ：Python、pandas、Pydantic、openpyxl、数据清洗与聚合、Excel 自动化导出
- AI 应用 ：pydantic-ai、OpenAI / DeepSeek / GLM 等大模型接口、LLM 结构化输出（Structured Output）、信息抽取、OCR（扫描 PDF / 图片识别）、Token 成本控制
- 前端 ：JavaScript、TypeScript、React、Tailwind CSS、Chart.js 数据可视化、Vite
- 测试与质量 ：pytest、Vitest、TDD 测试驱动开发、respx（HTTP mock）、LLM 离线测试
- 部署与工具 ：Git、Render 云部署、CLI 工具开发、Docker
- 数据处理 ：Python、pandas、Pydantic、openpyxl、数据清洗与聚合、Excel 自动化导出
- AI 应用 ：pydantic-ai、OpenAI / DeepSeek / GLM 等大模型接口、LLM 结构化输出（Structured Output）、信息抽取、OCR（扫描 PDF / 图片识别）、Token 成本控制
- 前端 ：JavaScript、TypeScript、React、Tailwind CSS、Chart.js 数据可视化、Vite
- 测试与质量 ：pytest、Vitest、TDD 测试驱动开发、respx（HTTP mock）、LLM 离线测试
- 部署与工具 ：Git、Render 云部署、CLI 工具开发、Docker
项目经验
「智能数据提取」（独立开发者 · 全栈）｜个人项目（已上线）
- 项目背景 ：业务数据常以杂乱文本、扫描版 PDF、图片形式存在（联系人、发票、销售线索等），人工整理慢、易错，需要一个能自动转成干净结构化数据的 AI 工具。
- 我的职责 ：独立完成全栈开发——架构设计（模块单向分层）、FastAPI + Pydantic-AI 后端、React 双语前端、CLI、测试与云部署。
- 结果产出 ：
- 支持文本 / PDF（逐页 OCR 兜底，兼容扫描件）/ 图片输入，LLM 自动抽取为结构化数据；每个字段带置信度评分和格式校验（邮箱 / 电话 / URL / 日期），并支持 AI 从样例文档自动推断数据结构，新场景零代码接入
- 200+ 测试全部离线运行（TestModel 模拟大模型），零 API 成本回归；批量并发处理、单条失败不影响整批，一键导出 Excel / JSON，Render 单服务部署上线
- 项目背景 ：业务数据常以杂乱文本、扫描版 PDF、图片形式存在（联系人、发票、销售线索等），人工整理慢、易错，需要一个能自动转成干净结构化数据的 AI 工具。
- 我的职责 ：独立完成全栈开发——架构设计（模块单向分层）、FastAPI + Pydantic-AI 后端、React 双语前端、CLI、测试与云部署。
- 结果产出 ：
- 支持文本 / PDF（逐页 OCR 兜底，兼容扫描件）/ 图片输入，LLM 自动抽取为结构化数据；每个字段带置信度评分和格式校验（邮箱 / 电话 / URL / 日期），并支持 AI 从样例文档自动推断数据结构，新场景零代码接入
- 200+ 测试全部离线运行（TestModel 模拟大模型），零 API 成本回归；批量并发处理、单条失败不影响整批，一键导出 Excel / JSON，Render 单服务部署上线
ID:434742
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Lawliet
后端开发工程师 · 2年经验 · 用友网络科技股份有限公司
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- 数据处理 ：Python、pandas、Pydantic、openpyxl、数据清洗与聚合、Excel 自动化导出
- AI 应用 ：pydantic-ai、OpenAI / DeepSeek / GLM 等大模型接口、LLM 结构化输出（Structured Output）、信息抽取、OCR（扫描 PDF / 图片识别）、Token 成本控制
- 前端 ：JavaScript、TypeScript、React、Tailwind CSS、Chart.js 数据可视化、Vite
- 测试与质量 ：pytest、Vitest、TDD 测试驱动开发、respx（HTTP mock）、LLM 离线测试
- 部署与工具 ：Git、Render 云部署、CLI 工具开发、Docker
- 数据处理 ：Python、pandas、Pydantic、openpyxl、数据清洗与聚合、Excel 自动化导出
- AI 应用 ：pydantic-ai、OpenAI / DeepSeek / GLM 等大模型接口、LLM 结构化输出（Structured Output）、信息抽取、OCR（扫描 PDF / 图片识别）、Token 成本控制
- 前端 ：JavaScript、TypeScript、React、Tailwind CSS、Chart.js 数据可视化、Vite
- 测试与质量 ：pytest、Vitest、TDD 测试驱动开发、respx（HTTP mock）、LLM 离线测试
- 部署与工具 ：Git、Render 云部署、CLI 工具开发、Docker
项目经验
「智能数据提取」（独立开发者 · 全栈）｜个人项目（已上线）
- 项目背景 ：业务数据常以杂乱文本、扫描版 PDF、图片形式存在（联系人、发票、销售线索等），人工整理慢、易错，需要一个能自动转成干净结构化数据的 AI 工具。
- 我的职责 ：独立完成全栈开发——架构设计（模块单向分层）、FastAPI + Pydantic-AI 后端、React 双语前端、CLI、测试与云部署。
- 结果产出 ：
- 支持文本 / PDF（逐页 OCR 兜底，兼容扫描件）/ 图片输入，LLM 自动抽取为结构化数据；每个字段带置信度评分和格式校验（邮箱 / 电话 / URL / 日期），并支持 AI 从样例文档自动推断数据结构，新场景零代码接入
- 200+ 测试全部离线运行（TestModel 模拟大模型），零 API 成本回归；批量并发处理、单条失败不影响整批，一键导出 Excel / JSON，Render 单服务部署上线
- 项目背景 ：业务数据常以杂乱文本、扫描版 PDF、图片形式存在（联系人、发票、销售线索等），人工整理慢、易错，需要一个能自动转成干净结构化数据的 AI 工具。
- 我的职责 ：独立完成全栈开发——架构设计（模块单向分层）、FastAPI + Pydantic-AI 后端、React 双语前端、CLI、测试与云部署。
- 结果产出 ：
- 支持文本 / PDF（逐页 OCR 兜底，兼容扫描件）/ 图片输入，LLM 自动抽取为结构化数据；每个字段带置信度评分和格式校验（邮箱 / 电话 / URL / 日期），并支持 AI 从样例文档自动推断数据结构，新场景零代码接入
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案例展示
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杂乱文本、扫描版 PDF、图片里的联系人、发票、销售线索，人工录入费时费力还容易出错。 我开发了一个 AI 驱动的信息抽取工具 ：把非结构化文档一键转换成干净、经过格式校验的结构化数据，每个字段带置信度评分和实时成本统计。 核心功能 - 预置场景开箱即用：联系人
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