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全栈开发
漳州为尔科技 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
其他
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
AI 与检索：LLM API 接入、工具调用、RAG、Agent
编排、提示词与结构化输出校验；可设计证据链、来源归属和低证据场景的失败处理。
• 后端与数据：Python、FastAPI、Django REST
Framework、SQLAlchemy、Alembic、PostgreSQL、Redis；熟悉权限设计、异步任务、缓存与接口联调。
• 前端与工程：Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus、Pinia、ECharts、Axios；使用 Docker、Git、Pytest、Vitest
完成开发和验证。
编排、提示词与结构化输出校验；可设计证据链、来源归属和低证据场景的失败处理。
• 后端与数据：Python、FastAPI、Django REST
Framework、SQLAlchemy、Alembic、PostgreSQL、Redis；熟悉权限设计、异步任务、缓存与接口联调。
• 前端与工程：Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus、Pinia、ECharts、Axios；使用 Docker、Git、Pytest、Vitest
完成开发和验证。
项目经验
外贸客户与供应商评估管理系统
技术栈：Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Docker
项目背景：公司同时维护客户与工厂资源，需要对企业主体、采购和供货能力、产品匹配度进行有证据的评估，支持复评、
报告审阅和双向匹配。
• 设计评估流程与数据模型：企业身份确认、公开网页采集、证据归档、逐项评分、人工复核、历史版本和档案更新；客户
与供应商支持独立评分及双向 Top 5 匹配。
• 实现模型与检索工具协作：模型提出搜索和阅读目标，后端工具获取网页正文；将主体归属、来源、采集时间、引用编号
与评分绑定。对搜索摘要、失败页面和跨主体材料设拦截规则。
• 将评分、事实证据和报告正文拆为 3 组并行生成，合并后统一做结构及引用校验；在 3
家历史草稿的本地完整复评样本中，平均耗时由 146.16 秒降至 63.48 秒，下降 56.6%。
• 围绕 652 家存量客户档案组织缺项搜索和批量重算，累计整理 761 项原文候选；652
份评分快照分批写入并读回验证，记录为 0 错误。证据不足时保留待核验状态，避免把全量重算误写成全量核验完成。
• 设计按租户和 URL 隔离的公开页面缓存，保留抓取时间与来源；将模型、搜索及海关接口的调用次数和费用纳入评估链
路，降低重复请求与复评成本风险。
技术栈：Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Docker
项目背景：公司同时维护客户与工厂资源，需要对企业主体、采购和供货能力、产品匹配度进行有证据的评估，支持复评、
报告审阅和双向匹配。
• 设计评估流程与数据模型：企业身份确认、公开网页采集、证据归档、逐项评分、人工复核、历史版本和档案更新；客户
与供应商支持独立评分及双向 Top 5 匹配。
• 实现模型与检索工具协作：模型提出搜索和阅读目标，后端工具获取网页正文；将主体归属、来源、采集时间、引用编号
与评分绑定。对搜索摘要、失败页面和跨主体材料设拦截规则。
• 将评分、事实证据和报告正文拆为 3 组并行生成，合并后统一做结构及引用校验；在 3
家历史草稿的本地完整复评样本中，平均耗时由 146.16 秒降至 63.48 秒，下降 56.6%。
• 围绕 652 家存量客户档案组织缺项搜索和批量重算，累计整理 761 项原文候选；652
份评分快照分批写入并读回验证，记录为 0 错误。证据不足时保留待核验状态，避免把全量重算误写成全量核验完成。
• 设计按租户和 URL 隔离的公开页面缓存，保留抓取时间与来源；将模型、搜索及海关接口的调用次数和费用纳入评估链
路，降低重复请求与复评成本风险。
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技术能力
AI 与检索：LLM API 接入、工具调用、RAG、Agent
编排、提示词与结构化输出校验；可设计证据链、来源归属和低证据场景的失败处理。
• 后端与数据：Python、FastAPI、Django REST
Framework、SQLAlchemy、Alembic、PostgreSQL、Redis；熟悉权限设计、异步任务、缓存与接口联调。
• 前端与工程：Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus、Pinia、ECharts、Axios；使用 Docker、Git、Pytest、Vitest
完成开发和验证。
编排、提示词与结构化输出校验；可设计证据链、来源归属和低证据场景的失败处理。
• 后端与数据：Python、FastAPI、Django REST
Framework、SQLAlchemy、Alembic、PostgreSQL、Redis；熟悉权限设计、异步任务、缓存与接口联调。
• 前端与工程：Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus、Pinia、ECharts、Axios；使用 Docker、Git、Pytest、Vitest
完成开发和验证。
项目经验
外贸客户与供应商评估管理系统
技术栈：Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Docker
项目背景：公司同时维护客户与工厂资源，需要对企业主体、采购和供货能力、产品匹配度进行有证据的评估，支持复评、
报告审阅和双向匹配。
• 设计评估流程与数据模型：企业身份确认、公开网页采集、证据归档、逐项评分、人工复核、历史版本和档案更新；客户
与供应商支持独立评分及双向 Top 5 匹配。
• 实现模型与检索工具协作：模型提出搜索和阅读目标，后端工具获取网页正文；将主体归属、来源、采集时间、引用编号
与评分绑定。对搜索摘要、失败页面和跨主体材料设拦截规则。
• 将评分、事实证据和报告正文拆为 3 组并行生成，合并后统一做结构及引用校验；在 3
家历史草稿的本地完整复评样本中，平均耗时由 146.16 秒降至 63.48 秒，下降 56.6%。
• 围绕 652 家存量客户档案组织缺项搜索和批量重算，累计整理 761 项原文候选；652
份评分快照分批写入并读回验证，记录为 0 错误。证据不足时保留待核验状态，避免把全量重算误写成全量核验完成。
• 设计按租户和 URL 隔离的公开页面缓存，保留抓取时间与来源；将模型、搜索及海关接口的调用次数和费用纳入评估链
路，降低重复请求与复评成本风险。
技术栈：Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、Vue 3、TypeScript、Docker
项目背景：公司同时维护客户与工厂资源，需要对企业主体、采购和供货能力、产品匹配度进行有证据的评估，支持复评、
报告审阅和双向匹配。
• 设计评估流程与数据模型：企业身份确认、公开网页采集、证据归档、逐项评分、人工复核、历史版本和档案更新；客户
与供应商支持独立评分及双向 Top 5 匹配。
• 实现模型与检索工具协作：模型提出搜索和阅读目标，后端工具获取网页正文；将主体归属、来源、采集时间、引用编号
与评分绑定。对搜索摘要、失败页面和跨主体材料设拦截规则。
• 将评分、事实证据和报告正文拆为 3 组并行生成，合并后统一做结构及引用校验；在 3
家历史草稿的本地完整复评样本中，平均耗时由 146.16 秒降至 63.48 秒，下降 56.6%。
• 围绕 652 家存量客户档案组织缺项搜索和批量重算，累计整理 761 项原文候选；652
份评分快照分批写入并读回验证，记录为 0 错误。证据不足时保留待核验状态，避免把全量重算误写成全量核验完成。
• 设计按租户和 URL 隔离的公开页面缓存，保留抓取时间与来源；将模型、搜索及海关接口的调用次数和费用纳入评估链
路，降低重复请求与复评成本风险。
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