白寒
AI 开发工程师
有赞 · 10年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州
时间：
可工作日远程
信用行为
0
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技术能力
具备10年前端及AI应用工程经验，熟悉React、TypeScript、Node.js、Python，擅长复杂业务系统架构设计、前端工程化及性能优化。
重点深耕AI Agent与RAG工程化，熟悉LangGraph、LangChain、ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent协作、Reflection及状态管理机制，具备Agent工作流编排、Tool Calling、MCP工具集成、工具路由与权限控制等实践经验。
熟悉RAG完整技术链路，包括Embedding、BM25、混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank、Query Rewrite及LLM Judge可信度评估，具备知识库构建、检索优化及评测体系建设经验。
熟悉大模型Prompt Engineering、上下文管理、长期记忆、结构化输出及模型服务部署，能够独立完成AI应用从技术方案设计到工程化落地。
重点深耕AI Agent与RAG工程化，熟悉LangGraph、LangChain、ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent协作、Reflection及状态管理机制，具备Agent工作流编排、Tool Calling、MCP工具集成、工具路由与权限控制等实践经验。
熟悉RAG完整技术链路，包括Embedding、BM25、混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank、Query Rewrite及LLM Judge可信度评估，具备知识库构建、检索优化及评测体系建设经验。
熟悉大模型Prompt Engineering、上下文管理、长期记忆、结构化输出及模型服务部署，能够独立完成AI应用从技术方案设计到工程化落地。
项目经验
1. Workspace Agent智能研发工作台
负责企业内部AI研发工作台架构设计与核心开发，基于LangGraph构建多Agent协作体系，实现从产品需求分析、PRD生成、技术方案设计到开发计划生成的自动化流程。设计ReAct执行机制、Critic评审与失败恢复策略，提升复杂任务执行的可靠性与可维护性。
主导RAG知识库底座建设，实现混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank及可信度门禁，构建检索评测与Bad Case优化机制，整体Recall@5达到95%以上。
2. 电商智能客服Agent
参与电商场景智能客服系统建设，面向商家与消费者咨询场景，设计意图识别、SOP匹配、Agent动态决策及人工转接机制，实现常见咨询自动处理与复杂问题智能分流。
项目处于灰度推广阶段，已覆盖约40%的目标商家，日访问量超过1万。
3. 企业级前端工程化建设
主导大型业务系统前端架构设计与工程化体系建设，推动技术栈统一、组件复用、构建优化及研发流程标准化，具备复杂业务系统从0到1的建设经验。
负责企业内部AI研发工作台架构设计与核心开发，基于LangGraph构建多Agent协作体系，实现从产品需求分析、PRD生成、技术方案设计到开发计划生成的自动化流程。设计ReAct执行机制、Critic评审与失败恢复策略，提升复杂任务执行的可靠性与可维护性。
主导RAG知识库底座建设，实现混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank及可信度门禁，构建检索评测与Bad Case优化机制，整体Recall@5达到95%以上。
2. 电商智能客服Agent
参与电商场景智能客服系统建设，面向商家与消费者咨询场景，设计意图识别、SOP匹配、Agent动态决策及人工转接机制，实现常见咨询自动处理与复杂问题智能分流。
项目处于灰度推广阶段，已覆盖约40%的目标商家，日访问量超过1万。
3. 企业级前端工程化建设
主导大型业务系统前端架构设计与工程化体系建设，推动技术栈统一、组件复用、构建优化及研发流程标准化，具备复杂业务系统从0到1的建设经验。
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具备10年前端及AI应用工程经验，熟悉React、TypeScript、Node.js、Python，擅长复杂业务系统架构设计、前端工程化及性能优化。
重点深耕AI Agent与RAG工程化，熟悉LangGraph、LangChain、ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent协作、Reflection及状态管理机制，具备Agent工作流编排、Tool Calling、MCP工具集成、工具路由与权限控制等实践经验。
熟悉RAG完整技术链路，包括Embedding、BM25、混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank、Query Rewrite及LLM Judge可信度评估，具备知识库构建、检索优化及评测体系建设经验。
熟悉大模型Prompt Engineering、上下文管理、长期记忆、结构化输出及模型服务部署，能够独立完成AI应用从技术方案设计到工程化落地。
重点深耕AI Agent与RAG工程化，熟悉LangGraph、LangChain、ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent协作、Reflection及状态管理机制，具备Agent工作流编排、Tool Calling、MCP工具集成、工具路由与权限控制等实践经验。
熟悉RAG完整技术链路，包括Embedding、BM25、混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank、Query Rewrite及LLM Judge可信度评估，具备知识库构建、检索优化及评测体系建设经验。
熟悉大模型Prompt Engineering、上下文管理、长期记忆、结构化输出及模型服务部署，能够独立完成AI应用从技术方案设计到工程化落地。
项目经验
1. Workspace Agent智能研发工作台
负责企业内部AI研发工作台架构设计与核心开发，基于LangGraph构建多Agent协作体系，实现从产品需求分析、PRD生成、技术方案设计到开发计划生成的自动化流程。设计ReAct执行机制、Critic评审与失败恢复策略，提升复杂任务执行的可靠性与可维护性。
主导RAG知识库底座建设，实现混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank及可信度门禁，构建检索评测与Bad Case优化机制，整体Recall@5达到95%以上。
2. 电商智能客服Agent
参与电商场景智能客服系统建设，面向商家与消费者咨询场景，设计意图识别、SOP匹配、Agent动态决策及人工转接机制，实现常见咨询自动处理与复杂问题智能分流。
项目处于灰度推广阶段，已覆盖约40%的目标商家，日访问量超过1万。
3. 企业级前端工程化建设
主导大型业务系统前端架构设计与工程化体系建设，推动技术栈统一、组件复用、构建优化及研发流程标准化，具备复杂业务系统从0到1的建设经验。
负责企业内部AI研发工作台架构设计与核心开发，基于LangGraph构建多Agent协作体系，实现从产品需求分析、PRD生成、技术方案设计到开发计划生成的自动化流程。设计ReAct执行机制、Critic评审与失败恢复策略，提升复杂任务执行的可靠性与可维护性。
主导RAG知识库底座建设，实现混合检索、RRF融合、MMR去重、Rerank及可信度门禁，构建检索评测与Bad Case优化机制，整体Recall@5达到95%以上。
2. 电商智能客服Agent
参与电商场景智能客服系统建设，面向商家与消费者咨询场景，设计意图识别、SOP匹配、Agent动态决策及人工转接机制，实现常见咨询自动处理与复杂问题智能分流。
项目处于灰度推广阶段，已覆盖约40%的目标商家，日访问量超过1万。
3. 企业级前端工程化建设
主导大型业务系统前端架构设计与工程化体系建设，推动技术栈统一、组件复用、构建优化及研发流程标准化，具备复杂业务系统从0到1的建设经验。
案例展示
本地生活服务平台
面向本地生活服务场景，参与建设集商家入驻、服务展示、在线预约、订单管理及营销推广于一体的综合服务平台，为消费者提供便捷的本地服务预约体验，同时帮助商家实现线上获客与数字化经营。 核心功能： 1. 在线预约系统：负责预约系统从0到1的架构设计与核心开发，支持服务项目选择
Workspace Agent研发工作台
作品介绍 面向企业内部研发场景，设计并开发基于大模型的多智能体研发工作台，实现从产品需求理解、PRD生成、技术方案RFC设计到开发计划生成的智能化研发流程，减少重复性工作，提升研发协作效率与技术方案产出质量。 核心功能： 1. 多Agent协作与任务编排：基于L
电商智能客服
面向电商平台商家与消费者的在线咨询场景，建设基于大语言模型的智能客服Agent系统，通过意图识别、SOP标准流程匹配、RAG知识检索及Agent动态决策，实现商品咨询、订单查询、售后服务等高频业务场景的智能化处理，降低人工客服工作负担，提升客户服务效率。 核心功能：
立即沟通
