后台
北京普通话母语水平
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1月前来过
个人介绍
个人技术介绍 | 后台开发工程师（AI工程化方向）
二级方向：大模型基础设施与RAG系统研发
技术宣言："用高并发架构承载AI能力，让算法价值稳定落地"
一、职业履历上海道勤软件有限公司（AI-medical） | AICore工程师 | 2018-至今主导LLM服务中间件开发，支撑日均亿级Token生成设计模型灰度发布系统，降低30%线上事故率建立Go微服务监控体系，实现故障自愈率85%+二、核心项目经验【智能医学客服】（RAG架构）▸ 融合规则引擎+向量检索，实现高风险问识别准确率91%▸ 开发敏感信息过滤中间件（Go插件式架构）技术栈：Go+ES+GPT-4? AI工程化：大模型服务部署优化、RAG系统架构设计
? 性能攻坚：高并发系统设计、Go/Python性能调优
? 技术咨询：传统业务系统AI化改造方案
? 数据爬虫：互联网数据爬取、数据整理
行动召唤：
如果我的经验能为您团队/项目带来价值，欢迎点击 → [立即预约] [发布需求]
工作经历
2018-09-17 -2025-03-01上海道勤软件后台
核心方向：基于大语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）系统开发与优化 一、技术栈与工具 技术分类 具体技能与应用场景 编程语言 - Go：高性能微服务开发、API网关、并发处理 - PHP：传统业务逻辑维护与迭代 - Python：AI模型对接、数据处理、脚本开发 数据库 MySQL（业务数据）、PostgreSQL（向量检索）、Redis（缓存）、MongoDB（非结构化数据） AI/LLM相关 - LangChain/LLamaIndex框架开发 - 大模型API对接（OpenAI/文心一言/通义千问等） - 文本嵌入模型（BERT/Sentence-Transformer） 向量检索 FAISS、Milvus、PgVector（相似度搜索与RAG核心组件） 运维部署 Docker/K8s容器化、Prometheus监控、ELK日志分析 其他工具 GitLab CI/CD、Jira项目管理、Postman/curl API调试 二、主要工作内容 RAG系统开发 构建基于LLM的问答系统，实现文档检索→向量化→生成回答的全流程 优化检索效率（HyDE查询扩展、重排序算法等）
教育经历
2018-03-01 - 2020-03-01邯郸职业技术学院计算机技术与科学专科
