深圳有范互联网科技有限公司
高级开发工程师
自主创业 · 10年经验
日薪：
￥2000/8h
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
自主创业，有专业技术团队，承接各类定制化软件开发。核心擅长java，go，python，C/C++后端、Linux服务开发、AI语音交互、大模型推理部署、流媒体系统开发。
团队可独立完成需求分析、架构设计、编码实现、测试上线、运维调优全流程。可承接后端服务、接口开发、AI模型集成、服务器高并发改造、系统性能优化等项目。
严格锁定需求范围，规范项目里程碑交付，交付完整源码、部署文档，项目交付后提供免费bug修复期。可支持短期项目、长期驻场技术支持，保障项目稳定落地
团队可独立完成需求分析、架构设计、编码实现、测试上线、运维调优全流程。可承接后端服务、接口开发、AI模型集成、服务器高并发改造、系统性能优化等项目。
严格锁定需求范围，规范项目里程碑交付，交付完整源码、部署文档，项目交付后提供免费bug修复期。可支持短期项目、长期驻场技术支持，保障项目稳定落地
项目经验
AI 智能面试对话平台
项目描述： 技术栈：
SpringBoot3.x +SpringCloud+RabbitMQ+Redis Stack+SpringAI
Alibaba+DashScope/Qwen-Max +ReactAgent +MCP Server +RAG+BM25 +Rerank
+Tool Calling+ 流式SSE + 微信支付V3 +Nacos +Gateway +ServerLess
项目描述：
基于SpringCloud微服务架构和AI 大模型能力的智能面试训练平台，为求职者提供智能化的面
试模拟、简历解析、实时评分和报告生成等全流程服务。系统通过多Agent 智能体协同编排，
实现AI 自动出题、多维度答案评估、轮次评价和综合报告生成。支持多智能体意图识别，用户
通过自然语言对话即可完成全部业务操作。引入RAG检索增强盘活付费题库权益，实现私有知
识可溯源问答。采用商品化付费模式，集成微信支付V3实现完整商业闭环。
主要职责：
1. 多Agent 智能编排核心开发
基于 SequentialAgent/ParallelAgent 编排出题、答案评估、轮次评价、报告生成 Agent，
将多轮题目生成由串行改为并行，单场面试时间从串行4分钟优化到并行60秒，效率提升
300%；通过事件驱动串联AI 多维评分与综合报告输出，报告生成全程无人工干预
2. 多智能体意图识别链路开发
基于 Tool Calling搭建意图识别路由，覆盖权益/简历/面试/题库/普通聊天5 类意图自动路由，
多智能体意图识别准确率95%。按意图按需挂载 10+Tool（避免全量工具注入干扰模型选型）；结合 SSE 流式输出与对话上下文裁剪 Hook 控制 token成本，首字响应秒级。
3. AI 大模型分布式事务方案落地（简历解析、面试创建）
设计基于"本地任务表 + 双重延迟消息检查 +Redis 心跳探活"的 AI 分布式事务方案。延迟双重
检查机制，补偿成功率99.9%。权益扣减与AI 任务的数据一致性保障率99.99%。异常场景
（AI 超时/调用失败）自动回滚时间＜5分钟。
4. MCP-Server 服务建设
独立开发MCP Server 服务，基于Spring‑ AI MCP协议，对外暴露AI 分析能力；采用
ServerLess 架构实现弹性扩缩容，冷启动＜3s，支持0到N弹性扩容，成本降低60%。
5.RAG检索增强知识库建设（付费题库问答）
基于 SpringAI Alibaba 搭建 RAG 链路，将自有高频面试真题与 PDF/Word/Txt 通用文档纳
入私有知识库。采用"MySQL 权威正本+Redis Stack可重建向量索引"源索引分离设计；策略
模式支持 PDF/Word/Txt 多格式ETL 解析与统一切片，内容指纹（SHA-256）驱动增量入库
与向量库自愈重建，节省 Embedding 调用成本；检索侧构建"向量语义 +BM25关键词多路召
回 +Rerank 精细重排的三级链路，检索融合语义相似度与元数据标签过滤（分类/来源/页
码），同题多切片3 倍过采样聚合+全题回带保证作答上下文完整。
直播系统，电话呼叫系统等等
项目描述： 技术栈：
SpringBoot3.x +SpringCloud+RabbitMQ+Redis Stack+SpringAI
Alibaba+DashScope/Qwen-Max +ReactAgent +MCP Server +RAG+BM25 +Rerank
+Tool Calling+ 流式SSE + 微信支付V3 +Nacos +Gateway +ServerLess
项目描述：
基于SpringCloud微服务架构和AI 大模型能力的智能面试训练平台，为求职者提供智能化的面
试模拟、简历解析、实时评分和报告生成等全流程服务。系统通过多Agent 智能体协同编排，
实现AI 自动出题、多维度答案评估、轮次评价和综合报告生成。支持多智能体意图识别，用户
通过自然语言对话即可完成全部业务操作。引入RAG检索增强盘活付费题库权益，实现私有知
识可溯源问答。采用商品化付费模式，集成微信支付V3实现完整商业闭环。
主要职责：
1. 多Agent 智能编排核心开发
基于 SequentialAgent/ParallelAgent 编排出题、答案评估、轮次评价、报告生成 Agent，
将多轮题目生成由串行改为并行，单场面试时间从串行4分钟优化到并行60秒，效率提升
300%；通过事件驱动串联AI 多维评分与综合报告输出，报告生成全程无人工干预
2. 多智能体意图识别链路开发
基于 Tool Calling搭建意图识别路由，覆盖权益/简历/面试/题库/普通聊天5 类意图自动路由，
多智能体意图识别准确率95%。按意图按需挂载 10+Tool（避免全量工具注入干扰模型选型）；结合 SSE 流式输出与对话上下文裁剪 Hook 控制 token成本，首字响应秒级。
3. AI 大模型分布式事务方案落地（简历解析、面试创建）
设计基于"本地任务表 + 双重延迟消息检查 +Redis 心跳探活"的 AI 分布式事务方案。延迟双重
检查机制，补偿成功率99.9%。权益扣减与AI 任务的数据一致性保障率99.99%。异常场景
（AI 超时/调用失败）自动回滚时间＜5分钟。
4. MCP-Server 服务建设
独立开发MCP Server 服务，基于Spring‑ AI MCP协议，对外暴露AI 分析能力；采用
ServerLess 架构实现弹性扩缩容，冷启动＜3s，支持0到N弹性扩容，成本降低60%。
5.RAG检索增强知识库建设（付费题库问答）
基于 SpringAI Alibaba 搭建 RAG 链路，将自有高频面试真题与 PDF/Word/Txt 通用文档纳
入私有知识库。采用"MySQL 权威正本+Redis Stack可重建向量索引"源索引分离设计；策略
模式支持 PDF/Word/Txt 多格式ETL 解析与统一切片，内容指纹（SHA-256）驱动增量入库
与向量库自愈重建，节省 Embedding 调用成本；检索侧构建"向量语义 +BM25关键词多路召
回 +Rerank 精细重排的三级链路，检索融合语义相似度与元数据标签过滤（分类/来源/页
码），同题多切片3 倍过采样聚合+全题回带保证作答上下文完整。
直播系统，电话呼叫系统等等
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开发文档原型图UI设计游戏类开发智能硬件开发运维类开发DBA开发AI类开发其他开发
负责人：
高级开发工程师
团队成员：
产品经理 UI设计师 iOS工程师 安卓工程师 前端工程师 后端工程师
ID:437420
复制
深圳有范互联网科技有限公司
有团队 · 可整包
高级开发工程师 · 10年经验 · 自主创业
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
自主创业，有专业技术团队，承接各类定制化软件开发。核心擅长java，go，python，C/C++后端、Linux服务开发、AI语音交互、大模型推理部署、流媒体系统开发。
团队可独立完成需求分析、架构设计、编码实现、测试上线、运维调优全流程。可承接后端服务、接口开发、AI模型集成、服务器高并发改造、系统性能优化等项目。
严格锁定需求范围，规范项目里程碑交付，交付完整源码、部署文档，项目交付后提供免费bug修复期。可支持短期项目、长期驻场技术支持，保障项目稳定落地
团队可独立完成需求分析、架构设计、编码实现、测试上线、运维调优全流程。可承接后端服务、接口开发、AI模型集成、服务器高并发改造、系统性能优化等项目。
严格锁定需求范围，规范项目里程碑交付，交付完整源码、部署文档，项目交付后提供免费bug修复期。可支持短期项目、长期驻场技术支持，保障项目稳定落地
项目经验
AI 智能面试对话平台
项目描述： 技术栈：
SpringBoot3.x +SpringCloud+RabbitMQ+Redis Stack+SpringAI
Alibaba+DashScope/Qwen-Max +ReactAgent +MCP Server +RAG+BM25 +Rerank
+Tool Calling+ 流式SSE + 微信支付V3 +Nacos +Gateway +ServerLess
项目描述：
基于SpringCloud微服务架构和AI 大模型能力的智能面试训练平台，为求职者提供智能化的面
试模拟、简历解析、实时评分和报告生成等全流程服务。系统通过多Agent 智能体协同编排，
实现AI 自动出题、多维度答案评估、轮次评价和综合报告生成。支持多智能体意图识别，用户
通过自然语言对话即可完成全部业务操作。引入RAG检索增强盘活付费题库权益，实现私有知
识可溯源问答。采用商品化付费模式，集成微信支付V3实现完整商业闭环。
主要职责：
1. 多Agent 智能编排核心开发
基于 SequentialAgent/ParallelAgent 编排出题、答案评估、轮次评价、报告生成 Agent，
将多轮题目生成由串行改为并行，单场面试时间从串行4分钟优化到并行60秒，效率提升
300%；通过事件驱动串联AI 多维评分与综合报告输出，报告生成全程无人工干预
2. 多智能体意图识别链路开发
基于 Tool Calling搭建意图识别路由，覆盖权益/简历/面试/题库/普通聊天5 类意图自动路由，
多智能体意图识别准确率95%。按意图按需挂载 10+Tool（避免全量工具注入干扰模型选型）；结合 SSE 流式输出与对话上下文裁剪 Hook 控制 token成本，首字响应秒级。
3. AI 大模型分布式事务方案落地（简历解析、面试创建）
设计基于"本地任务表 + 双重延迟消息检查 +Redis 心跳探活"的 AI 分布式事务方案。延迟双重
检查机制，补偿成功率99.9%。权益扣减与AI 任务的数据一致性保障率99.99%。异常场景
（AI 超时/调用失败）自动回滚时间＜5分钟。
4. MCP-Server 服务建设
独立开发MCP Server 服务，基于Spring‑ AI MCP协议，对外暴露AI 分析能力；采用
ServerLess 架构实现弹性扩缩容，冷启动＜3s，支持0到N弹性扩容，成本降低60%。
5.RAG检索增强知识库建设（付费题库问答）
基于 SpringAI Alibaba 搭建 RAG 链路，将自有高频面试真题与 PDF/Word/Txt 通用文档纳
入私有知识库。采用"MySQL 权威正本+Redis Stack可重建向量索引"源索引分离设计；策略
模式支持 PDF/Word/Txt 多格式ETL 解析与统一切片，内容指纹（SHA-256）驱动增量入库
与向量库自愈重建，节省 Embedding 调用成本；检索侧构建"向量语义 +BM25关键词多路召
回 +Rerank 精细重排的三级链路，检索融合语义相似度与元数据标签过滤（分类/来源/页
码），同题多切片3 倍过采样聚合+全题回带保证作答上下文完整。
直播系统，电话呼叫系统等等
项目描述： 技术栈：
SpringBoot3.x +SpringCloud+RabbitMQ+Redis Stack+SpringAI
Alibaba+DashScope/Qwen-Max +ReactAgent +MCP Server +RAG+BM25 +Rerank
+Tool Calling+ 流式SSE + 微信支付V3 +Nacos +Gateway +ServerLess
项目描述：
基于SpringCloud微服务架构和AI 大模型能力的智能面试训练平台，为求职者提供智能化的面
试模拟、简历解析、实时评分和报告生成等全流程服务。系统通过多Agent 智能体协同编排，
实现AI 自动出题、多维度答案评估、轮次评价和综合报告生成。支持多智能体意图识别，用户
通过自然语言对话即可完成全部业务操作。引入RAG检索增强盘活付费题库权益，实现私有知
识可溯源问答。采用商品化付费模式，集成微信支付V3实现完整商业闭环。
主要职责：
1. 多Agent 智能编排核心开发
基于 SequentialAgent/ParallelAgent 编排出题、答案评估、轮次评价、报告生成 Agent，
将多轮题目生成由串行改为并行，单场面试时间从串行4分钟优化到并行60秒，效率提升
300%；通过事件驱动串联AI 多维评分与综合报告输出，报告生成全程无人工干预
2. 多智能体意图识别链路开发
基于 Tool Calling搭建意图识别路由，覆盖权益/简历/面试/题库/普通聊天5 类意图自动路由，
多智能体意图识别准确率95%。按意图按需挂载 10+Tool（避免全量工具注入干扰模型选型）；结合 SSE 流式输出与对话上下文裁剪 Hook 控制 token成本，首字响应秒级。
3. AI 大模型分布式事务方案落地（简历解析、面试创建）
设计基于"本地任务表 + 双重延迟消息检查 +Redis 心跳探活"的 AI 分布式事务方案。延迟双重
检查机制，补偿成功率99.9%。权益扣减与AI 任务的数据一致性保障率99.99%。异常场景
（AI 超时/调用失败）自动回滚时间＜5分钟。
4. MCP-Server 服务建设
独立开发MCP Server 服务，基于Spring‑ AI MCP协议，对外暴露AI 分析能力；采用
ServerLess 架构实现弹性扩缩容，冷启动＜3s，支持0到N弹性扩容，成本降低60%。
5.RAG检索增强知识库建设（付费题库问答）
基于 SpringAI Alibaba 搭建 RAG 链路，将自有高频面试真题与 PDF/Word/Txt 通用文档纳
入私有知识库。采用"MySQL 权威正本+Redis Stack可重建向量索引"源索引分离设计；策略
模式支持 PDF/Word/Txt 多格式ETL 解析与统一切片，内容指纹（SHA-256）驱动增量入库
与向量库自愈重建，节省 Embedding 调用成本；检索侧构建"向量语义 +BM25关键词多路召
回 +Rerank 精细重排的三级链路，检索融合语义相似度与元数据标签过滤（分类/来源/页
码），同题多切片3 倍过采样聚合+全题回带保证作答上下文完整。
直播系统，电话呼叫系统等等
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(高级开发工程师)
|
核心队员：产品经理 ·
UI设计师 ·
iOS工程师 ·
安卓工程师 ·
前端工程师 ·
后端工程师
案例展示
智能语音呼叫系统和AI智能面试系统
基于FreeSWITCH、UniMRCP开发私有化AI语音交互平台，集成FunASR语音识别、FunTTS语音合成。支持多路通话并发，可完成实时语音转写、AI智能对话、音频录制、自定义通话流程。 负责后端核心编码、流媒体调度、AI模型对接、Linux服务部署与性能调优，解决高并
AI智能面试系统
AI智能面试对话平台 技术栈 SpringBoot3、SpringCloud、Nacos、Gateway、RabbitMQ、Redis Stack、SpringAI Alibaba、通义千问Qwen-Max、多Agent、MCP Server、RAG、BM25、Rerank、
立即沟通
