易洋

• UID:30496

综合评分 35

方向：人工智能-AI应用开发、后端-Python

佛山市

100元/8h

1-3年经验

求职意愿：接单·求职中(30天前更新)

个人简介

AI Agent核心能力 • 推理架构：ReAct模式实现、思维链优化、自主任务规划与分解 • 环境交互：Tool Calling实现（网页抓取/文件操作/联网搜索）、MCP服务集成（图片API） • 对话管理：上下文持久化记忆、多轮对话语境维护、Agent状态追踪与死循环防护机制 • 知识增强：RAG检索优化、多查询扩展、混合检索策略、知识库构建与维护大模型工程化能力 • 模型部署：Ollama本地大模型部署、阿里云百炼平台集成、Serverless云部署、Docker容器化 • 模型优化：LoRA参数高效微调(PEFT)、BitsAndBytes量化技术(NF4)、显存动态管理、Flash Attention兼容性处理 • Prompt工程：思维链(CoT)设计、少样本学习(Few-shot)、指令优化、结构化输出控制 • 评估体系：BLEU/ROUGE/METEOR自动化评估、人工评估框架设计、分场景性能分析系统工程能力 • 后端开发：Spring Boot 3、Spring AI框架、RESTful API设计、Python • 系统运维：Docker容器化、云原生部署、自动扩缩容配置 • 数据工程：数据管道构建与维护、用户行为日志处理(10万+/日)、数据清洗与转换

技能

核心技能： Python、Django

其他技能：

交流语言：英语（可口语交流）、普通话（母语水平）、粤语（母语水平）

行业经验：电商、内容平台、云计算

项目案例

旅游规划 AI Agent

基于 Spring Boot 3 + Spring AI + RAG + Tool Calling + MCP 的企业级旅游规划智能体，为用户提供路线制定等服务。支持多轮对话、记忆持久化、RAG 知识库检索等能力，并且基于 ReAct 模式，能够自主思考并调用工具来完成复杂任务，比如利用网页搜索、资源下载和 PDF 生成工具制定完整的旅游计划并生成文档。

旅游

spec-anchor — 基于AI自动标注的SPEC-Code追溯矩阵生成器

在AI辅助开发的SPEC-driven工作流中，开发者通过SPEC.md定义需求条目，并通过CLAUDE.md铁律约束AI在生成代码时自动带上@implements REQ-NNN注释标注。但传统追溯工具（IBM DOORS、Jama Connect等）太重型，需要手动标注，缺少一款轻量级的CLI工具来自动完成需求到代码的关联追溯。spec-anchor填補了这一空白，实现AI自动标注与自动追溯的闭环。核心功能模块： • trace命令：解析SPEC.md提取需求条目（REQ-NNN格式），递归扫描源代码目录，通过两层匹配策略（Layer 1: @implements精确匹配；Layer 2: 关键词启发式兜底）关联需求与代码实现，生成Markdown/JSON格式的追溯矩阵 • impact命令：支持git提交范围或diff文件的反向影响分析，展示代码变更影响了哪些需求条目及其变更行数 • check命令：缺口检查，列出未实现和仅启发式匹配的需求，提供覆盖率统计 • 支持8种语言（Python/JS/TS/Go/Java/Rust/PHP/Ruby/Elixir）的函数名提取与注释识别，内置中英文关键词映射和同义词扩展业务流程：开发者在SPEC.md中定义需求→AI生成代码时自动带@implements注释→运行spec-anchor trace生成追溯矩阵→运行spec-anchor impact查看变更影响→在PR中附上矩阵供reviewer审查

人工智能

工作经历

秋风徐来（深圳）科技传媒有限公司

15-49人

初级AI数据分析师

2024.06 - 2026.03

服务领域：为传媒及电商客户提供数据驱动解决方案，积累媒体用户行为分析、广告投放优化经验核心项目：电商用户行为分析与推荐系统优化项目目标：为年 GMV 3亿元的垂直领域电商平台优化推荐系统，提升用户个性化体验核心贡献： 1.数据管道工程与维护： 设计并部署了一个自动化数据处理管道，与资深开发人员协作，每日清理超 10 万条用户行为日志。 2.机器学习模型部署与运营： 基于业务的 6 个核心特征开发了一个用户聚类模型（通过肘部法则确定 K 值为 4）。 3.注释支持系统开发与维护： 根据从注释团队收集的需求，开发并维护了一个基于正则表达式的半自动注释工具。