David
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全职 · 1000/日  ·  21750/月
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个人介绍

您好,我是David,AI自动化解决方案专家,18年软件开发经验。


我能帮您:

✅ AI培训与赋能 - 刚给国际知名公司的研发团队完成《AI辅助编程》培训

✅ AI Agent快速开发 - 使用Deepseek/千问,48小时交付MVP

✅ RPA+AI智能升级 - 让现有自动化流程提升80%效率

✅ AI工具定制开发 - 数据处理、内容生成、流程自动化


核心能力:

• Python(18年)+ AI工具栈(Claude API、Deepseek、Dify)

• 50+个企业数字化转型项目(来也科技解决方案经理)

• 自动化框架研发(根据企业实际需求定制化设计)


近期成果:

• 为国际知名公司的研发团队30+工程师培训《AI辅助编程》

• 开发AI情感分析Agent

• 企业自动化流程减少80%人工成本


提供免费1小时AI效率诊断,看看您的业务哪些环节可以AI化。


立即预约沟通,48小时内可启动项目!

工作经历

  • 2021-08-26 -2025-08-25来也科技(北京)有限公司解决方案经理已认证

    来也科技(AI+RPA独角兽)- 解决方案经理 🎯 AI自动化解决方案交付: • 主导50+个企业AI Agent部署项目(智能客服、流程自动化、文档处理) • 设计并实施AI+RPA融合方案,帮助客户实现业务流程智能化 • 技术栈:对话AI(NLP)、文档AI(OCR)、流程自动化(RPA+AI) 📈 商业成果: • 支持北区大客户AI转型商机,2023年签约完成率120%(产品线175%) • 平均为客户减少60-80%重复性人工工作 • 上百个PoC验证,AI方案落地成功率85%+ 🏆 技术创新与问题解决: • 复杂场景AI方案设计:处理非结构化数据、异常情况智能决策 • AI模型选型与调优:平衡准确率、成本、响应速度 • 跨系统集成:AI能力与企业现有系统(ERP/CRM/OA)无缝对接 📚 AI知识赋能: • 编写100+篇AI技术文档(竞品分析、案例研究、最佳实践) • 主持多场AI解决方案培训,赋能售前团队和客户 • 快速学习并应用最新AI技术(GPT、Claude、Deepseek等) 💼 核心能力: 深度理解企业AI落地痛点,能快速设计可行、可落

教育经历

  • 2013-06-28 - 2016-03-09北方工业大学软件工程硕士已认证

  • 2008-10-13 - 2012-07-02北京大学计算机科学与技术本科已认证

    自考

语言

普通话母语水平
英语借工具书面交流
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技能

Python精通
Shell熟练
NLP精通
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作品
自动获取多台Linux的信息并通过企业微信发送

自动获取多台Linux信息的作品简介 1. 方案目标与解决问题 本方案旨在为IT运维人员或系统管理员提供一个自动化工具,解决人工登录多台Linux服务器并逐一查询信息的繁琐、低效问题 。该方案通过自动化流程,实现了批量获取多台Linux服务器的系统信息,例如磁盘占用率等,并将结果自动发送给相关人员,从而大幅提升了工作效率,减少了重复性劳动 。 2. 方案特点与优势 与传统的纯人工操作或单一技术方案相比,本方案具有以下显著特点: RPA与Python结合:该方案利用RPA(机器人流程自动化)作为主流程,并集成Python编写的自定义插件,从而充分发挥了两种技术的优势. 高效性与扩展性:Python插件能够通过SSH协议高效访问多台Linux服务器,并执行命令获取结果. 这种模块化的设计使得方案易于扩展,可以轻松地添加新的Linux服务器或执行不同的脚本命令,以满足多样化的信息获取需求. 自动化通知:在获取到Linux命令的执行结果后,RPA会自动调用企业*,将处理好的信息发送给指定的接收人,实现了信息获取与通知的无缝衔接,确保相关人员能及时了解系统状态. 3. 方案技术组成 本方案主要采用RPA+Python的技术选型,具体包括: RPA流程创造者(UiBot Creator):作为主控平台,负责整个自动化流程的编排与执行. Python自定义插件:通过SSH协议连接并执行Linux命令(例如df -hT),并获取执行结果. 企业*:作为信息推送的渠道,用于将最终结果自动发送给相关人员.

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2025-09-07 17:46
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全市场投管人收益表数据-自动获取

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司,旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说,该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时,将原本可能需要人工耗时数月的工作,通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案,本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案,并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案:传统的RPA方案(方案1)在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题,而纯Python方案(方案3)则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术,且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA(机器人流程自动化)和Python语言相结合,利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作,然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询,最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比:该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题,也规避了纯Python方案的技术难度 。例如,在获取80个网站数据的情况下,纯RPA方案预计需要240天左右,而本方案在确保数据准确性的同时,预计总用时仅为110天,大幅提高了效率 。 自动化录屏:流程运行后,方案能够自动生成录屏文件,便于客户直观地了解和验证流程运行情况,并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成: RPA:用于自动化网页操作,例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python:用于处理复杂的数据操作,包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询,以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件:用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息,以便于管理和维护.

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2025-09-07 17:46
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更新于: 10-23 浏览: 155