yx
后端工程师
威学 · 3年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
广州
时间：
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
精通Python，擅长利用Agent实现全栈开发，具备从前端界面、后端服务到数据存储与部署运维的完整交付能力，交付速度快，质量可靠。能够独立完成需求分析、架构设计、接口开发、联调测试与上线部署，确保项目高效落地并稳定运行。擅长将模型能力接入传统系统，通过API集成、流程编排与智能决策改造现有业务链路，实现智能化升级；同时配套数据分析体系，涵盖数据采集清洗、指标建模、可视化看板与效果评估，帮助业务方量化模型价值、持续优化迭代。熟悉主流大模型应用方式，了解RAG检索增强、工具调用、多Agent协作与提示工程等常见方案，能够根据项目场景配合选型与落地，在满足需求的前提下兼顾性能、成本与可维护性。具备良好的工程规范意识与沟通协作能力，能快速理解业务痛点并转化为可执行的技术方案，推动项目从原型验证到生产上线的全流程落地。
项目经验
项目背景： 面向教育题库场景，企业侧受限于技术能力，长期无法实现搜题能力落地，题库的检索与推荐价值难以释放。项目以大模型解题能力为切入点，先由AI完成题目理解与解答，再通过知识树匹配将解题结果与题库内已有知识体系对齐，最终实现基于知识点的智能推题，打通"解题—匹配—推题"的完整链路，让题库从静态存储转变为可服务教学的智能资产。
项目职责： 负责模型能力接入的核心环节，设计并迭代动态提示词模板体系，针对不同题型、学科与难度构建差异化解题提示策略；定义模型输出的结构化规范与校验规则，保障解题结果可解析、可稳定进入下游匹配流程；参与解题结果与知识树节点的匹配方案设计与调优，配合完成推题链路的联调与效果验证；建立badcase归因与提示词版本迭代机制，持续提升解题准确率与知识树匹配命中率，为题库智能化推题能力提供关键支撑。
项目职责： 负责模型能力接入的核心环节，设计并迭代动态提示词模板体系，针对不同题型、学科与难度构建差异化解题提示策略；定义模型输出的结构化规范与校验规则，保障解题结果可解析、可稳定进入下游匹配流程；参与解题结果与知识树节点的匹配方案设计与调优，配合完成推题链路的联调与效果验证；建立badcase归因与提示词版本迭代机制，持续提升解题准确率与知识树匹配命中率，为题库智能化推题能力提供关键支撑。
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技术能力
精通Python，擅长利用Agent实现全栈开发，具备从前端界面、后端服务到数据存储与部署运维的完整交付能力，交付速度快，质量可靠。能够独立完成需求分析、架构设计、接口开发、联调测试与上线部署，确保项目高效落地并稳定运行。擅长将模型能力接入传统系统，通过API集成、流程编排与智能决策改造现有业务链路，实现智能化升级；同时配套数据分析体系，涵盖数据采集清洗、指标建模、可视化看板与效果评估，帮助业务方量化模型价值、持续优化迭代。熟悉主流大模型应用方式，了解RAG检索增强、工具调用、多Agent协作与提示工程等常见方案，能够根据项目场景配合选型与落地，在满足需求的前提下兼顾性能、成本与可维护性。具备良好的工程规范意识与沟通协作能力，能快速理解业务痛点并转化为可执行的技术方案，推动项目从原型验证到生产上线的全流程落地。
项目经验
项目背景： 面向教育题库场景，企业侧受限于技术能力，长期无法实现搜题能力落地，题库的检索与推荐价值难以释放。项目以大模型解题能力为切入点，先由AI完成题目理解与解答，再通过知识树匹配将解题结果与题库内已有知识体系对齐，最终实现基于知识点的智能推题，打通"解题—匹配—推题"的完整链路，让题库从静态存储转变为可服务教学的智能资产。
项目职责： 负责模型能力接入的核心环节，设计并迭代动态提示词模板体系，针对不同题型、学科与难度构建差异化解题提示策略；定义模型输出的结构化规范与校验规则，保障解题结果可解析、可稳定进入下游匹配流程；参与解题结果与知识树节点的匹配方案设计与调优，配合完成推题链路的联调与效果验证；建立badcase归因与提示词版本迭代机制，持续提升解题准确率与知识树匹配命中率，为题库智能化推题能力提供关键支撑。
项目职责： 负责模型能力接入的核心环节，设计并迭代动态提示词模板体系，针对不同题型、学科与难度构建差异化解题提示策略；定义模型输出的结构化规范与校验规则，保障解题结果可解析、可稳定进入下游匹配流程；参与解题结果与知识树节点的匹配方案设计与调优，配合完成推题链路的联调与效果验证；建立badcase归因与提示词版本迭代机制，持续提升解题准确率与知识树匹配命中率，为题库智能化推题能力提供关键支撑。
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