jslijb

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综合评分 34

方向：人工智能-AI应用开发、低代码-低代码

深圳市

1000元/8h

10年以上经验

求职意愿：接单·不求职(1天内更新)

个人简介

1. Claude Code + SDD/TDD：Agentic workflow · 多文件重构 · MCP集成 · 200K上下文 —— 用规范驱动拆解复杂任务，用红-绿-重构闭环保障代码质量。 2.多智能体系统实战：基于 LangGraph 完成保险多智能体助手（InsureGuard），实现规划、工具调用、多角色协同、结果聚合；基于 OpenClaw 搭建 7 个 Skill 的编程 Agent 流水线。 3.企业级多模态 RAG 系统架构：独立设计并实现 MultiRAG —— 支持文本/图片/视频的多模态知识库，集成 Milvus、MinIO、Celery、热重载配置、三级推理切换（cloud/local_cpu/local_gpu），为 Agent 提供强大的检索增强与上下文工程基础设施。 4.编程场景 Agent 深度落地：基于 OpenClaw 实现“一句话生成数据应用”，自动产出 SQL/Python 代码及调度配置，修复 30+ 生产级 bug，开发效率提升 20%。 5.Context Engineering 与记忆体系：设计多层级上下文（全局/会话/工具执行层），通过动态 System Prompt、RAG 注入、记忆压缩与长期记忆增强，显著提升指令遵循与复杂任务成功率。 6.模型微调与评估：完成 Qwen3-4B 金融 SFT 微调（LoRA），构建 MMLU/C-Eval/Fin-Eva 评估 pipeline；具备 benchmark 设计与效果量化能力。 7.工程化与工具链：Python/FastAPI/Docker/Celery，LangChain/LlamaIndex/LangGraph，对接阿里百炼、qwen, kimi,deepseek 等模型，实现 Function Calling 与 MCP 风格工具调用。

技能

核心技能： Python、React、Docker Compose、MySQL

其他技能： Linux、Redis、NestJS、FastAPI、Selenium

交流语言：普通话（母语水平）

行业经验：人工智能、大数据

项目案例

金融AI智能体平台

一站式金融 AI 智能体平台，基于「Query → Skill → Tool」三层决策架构，集成多 Agent 协作、混合 RAG/GraphRAG 知识检索、MCP 工具协议等核心能力，支持智能投研分析、量化策略研究、合规审查等场景。平台覆盖行情数据查询、财报深度解读、技术面指标分析、K 线形态识别、知识图谱多跳推理全链路，内置 6 组 49 个金融工具，支持文档上传自动入库与引用溯源。架构上采用微服务拆分（主服务 + RAG + LLM Gateway + 评估），融合多模型降级链、熔断器、语义缓存等生产级稳定性保障，确保高可用与确定性输出。

金融

工作经历

深圳市法本信息技术有限公司

10001人以上

数据架构师

2018.10 - 2026.01

1. 主导引入 Agent 技术，实现智能 BI 编程 Agent 从 0 到 1 的落地，构建用户需求解析 → Agent 拆解规划 → 自动生成 SQL/Python 代码 → 测试审批 → 生产调度的全流程，显著提升开发效率 20%。 2. 设计多智能体协作框架，通过消息队列实现需求分析、代码生成、测试、部署等 Agent 的高效协同，仅需人工最终审批，大幅降低人工干预。 3. 构建基于 FAISS + BGE 的 RAG 知识库，用于存储数据字典及成功与失败案例，实现长期记忆增强，持续优化代码生成准确率。 4. 负责 Agent 效果评估体系搭建，设计准确率、任务完成率、token 成本等多维度指标，并建立回归测试集，保障系统持续优化与稳定运行。 5. 从 0 -- 1 搭建企业数据仓库平台。