爆爆爆

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综合评分 34

方向：人工智能-NLP和自然语言处理、后端-Python

杭州市

1000元/8h

1年经验

求职意愿：接单·不求职(3天前更新)

个人简介

大模型（LLM）与 Agent Qwen / Qwen-plus / Qwen-max / Qwen-ASR / Qwen-TTS 大模型调用优化推理链（Chain-of-Thought） Agent 架构工具函数调用（Function Calling） RAG（Retrieval-Augmented Generation）多轮对话管理流式输出（SSE） Prompt Engineering 知识库检索（百炼知识库 / 智能切片 / 智能排序）对话式推荐对话式下单流程模型结果评估（MRR、Recall）多模态 / 音视频 / 可视化 OpenCV 三维可视化 VTK MediaPipe FFmpeg 音频处理 / 视频处理 ASR（自动语音识别） TTS（语音合成） WebSocket 流式音频推送实时语音播报图像增强 / 视频特效 / 图像裁剪多模态感知（图文音融合）后端开发与架构 Python FastAPI 异步编程（asyncio） Redis（Session / Token / 对话管理） MySQL API 设计与性能优化分布式结构日志与监控阿里云 ECS / OSS Docker / 容器化部署 CI/CD Gin/Golang（如需可加）数据处理与工程能力文本预处理向量化编码召回优化（dense + sparse + rerank）数据分析 / 指标统计结构化数据卡片生成课程推荐策略大规模 CSV/Excel 清洗与合并 OCR / NLP 数据准备

技能

核心技能：

其他技能： Python

交流语言：普通话（母语水平）、英语（无需工具可书面交流）

行业经验：电商、在线教育、人工智能

项目案例

AI 营销客服助手（V1.1）｜后端主负责人（LLM + Agent + RAG + 多模态）

一、项目背景与业务价值该系统用于教育电商平台的智能导购与客服服务。核心目标是让用户像与真人导购沟通一样，通过自然对话解决：选课难不知道课程内容 / 价位不清楚适合孩子的学习路径无法快速从大量商品中筛选无法从 FAQ 中找准答案无客服时段响应慢本项目通过 AI 导购助手实现：自动问答、智能推荐、实时语音交互、对话式下单、可解释推理链路，最终提升转化率、降低客服成本、提升用户体验。系统主要围绕对话 → 理解 → 检索 → 推荐 → 下单五大核心链路展开。

在线教育

工作经历

帷幄匠心科技

501-1000人

算法工程师

2024.07 - 2025.11

从事 AI 大模型应用开发、智能交互系统、多模态能力构建与后端架构设计工作，具备从 0 到 1 设计与落地企业级 AI 产品的完整经验。核心能力覆盖 LLM 应用工程、Agent 推理框架、RAG 检索系统、多模态语音处理、智能推荐体系以及大型后端服务的开发与维护。在职业生涯中，我主导并参与了多个与智能客服、教育导购、多模态交互、知识增强问答、推荐系统相关的项目，能够将复杂 AI 技术转化为能落地的业务功能。具备扎实的工程能力（Python / FastAPI / Redis / MySQL / Docker / 阿里云），同时熟悉产品思维、业务逻辑与用户体验。