依然范特西xi

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综合评分 33

方向：前端-Web前端、后端-Java

武汉市

600元/8h

5-10年经验

求职意愿：接单·不求职(3天前更新)

个人简介

1. AI Agent与大模型：LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen；RAG架构 (Milvus, Chroma, FAISS, BM25+Dense, BGE Reranker)；ReAct/Plan&Solve范式，Function Calling/Tool Use深度定制。 2. 后端与微服务：Java, Python, Node.js；SpringBoot, SpringCloud, MyBatis, FastAPI, NestJS；MySQL, Redis, Kafka, RESTful API设计。 3. 前端与全端架构：HTML5/CSS3, JS/TS, Vue3, React, Next.js, Electron, Webpack/Vite；微前端(qiankun)，微信小程序/Taro/uni-app。 4. 架构与DevOps：微服务架构，分布式系统，Docker，Kubernetes，Jenkins/GitLab CI/CD，前端监控体系(webFunny)。

技能

核心技能： Vue、Java、Node.js、Python

其他技能： Koa、Express、React、UniApp

交流语言：普通话（母语水平）、英语（借助工具可书面交流）

行业经验：电商、物流仓储、零售/新消费、医疗健康

项目案例

国际货代智能业务协同 Agent

技术栈：LangGraph + FastAPI + Milvus + Python + Docker + 顺丰丰语大模型项目描述：针对国际货代业务链路长、系统繁杂、操作人员需多系统切换的痛点，构建货代多意图路由与任务编排系统，实现从“模糊业务提问”到“结构化结果输出”的端到端闭环。

物流仓储

工作经历

顺丰科技

10001人以上

全栈开发

2021.04 - 2026.06

AI智能化业务落地（核心）：主导国际货代Agent、SISP智能客服等AI全栈项目的从0到1研发。基于 LangGraph 构建多意图路由与任务编排系统，结合混合 RAG 与 Text-to-API 技术，实现复杂业务链路的对话式闭环，大幅降低一线操作门槛。核心业务全栈交付：负责渠道管理系统（GLS-OS）等核心业务的全栈研发。前端主导 qiankun 微前端拆分与 Vite 性能优化；后端基于 SpringBoot 提供 RESTful API，打通物流门店全业务闭环，实现100%线上化流转。全栈研发效能与架构治理：针对22个分散项目，主导建设 IBU-CLI 脚手架与统一规范，封装10+高频业务组件；引入 AICoding 工作流，将新项目初始化时间从2天缩短至1小时，单测编写效率提升20%，带动团队80%成员使用AI工具。团队管理与技术赋能：带领5-8人全栈/前端团队，负责需求评审、任务拆解与进度跟踪，项目按期交付率95%+；主导《微前端架构》、《AI Agent编程实战》等技术分享，推动团队技术栈向 Vue3/TS 及 AI 辅助开发转型。