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AI全栈工程师全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
工作时间: 工作日00:00-24:00、周末00:00-24:00工作地点:
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个人介绍
专注于大模型应用落地与 AI 全栈开发的后端工程师。具备扎实的 Python 与 Java 开发基础，拥有从底层图像处理到大模型 RAG 架构的完整 AI 工程化经验。
1深度学习与算法：具备扎实的机器学习与神经网络基础，熟悉 CNN、Transformer 等主流网络架构（可根据实际情况补充熟练使用 PyTorch/TensorFlow 框架）。掌握 OpenCV 图像处理技术，能独立进行模型训练与推理优化。
2大模型与 AI 应用：精通 LangChain 与 LangGraph 框架，深入理解 RAG（检索增强生成）架构，具备丰富的 Prompt 工程及 AI 智能体开发经验。
3后端与数据开发：熟练掌握 Python (FastAPI, Django) 及 Java (Spring Boot) 后端开发；熟悉多线程与网络通信机制；熟练使用 NumPy、Pandas 进行数据处理，及 Matplotlib 可视化。
4全栈与数据采集：熟练使用 Requests 结合 JS 逆向工程进行数据采集；掌握 JavaScript 与 Vue 框架，具备独立完成前后端分离项目的能力
工作经历
2024-09-04 -至今科创有限公司AI全栈工程师
公司主要业务：提供大语言模型（LLM）集成、古籍文献数字化（OCR）及RAG知识库系统开发服务。 我的职责： 1. 使用Java Spring Boot开发异步接口，对接OCR引擎识别繁体古籍，实现版面还原与文本纠错清洗。 2. 基于Python (FastAPI) 与 LangChain 搭建长篇文献的 RAG 问答链路，设计无标点古籍的分块(Chunking)策略。 3. 集成向量数据库进行语义检索，利用SSE实现流式输出；优化Prompt降低大模型幻觉。 4. 结合OpenCV进行图像预处理；使用NumPy/Pandas清洗数据；前端用Vue对接接口完成交互。 以上为全部职责。
教育经历
2025-09-01 - 赣南师范大学计算机科学与技术本科
资质认证
语言
作品
1古籍智能数字化（OCR识别）：平台内置针对古籍文献优化的高精度OCR识别引擎，专门解决繁体字、竖排排版、异体字及无标点古籍的识别难题。用户可上传古籍图像，快速将其转化为可检索、可编辑的数字文本，大幅降低古籍整理与阅读的门槛。2多维度智能检索系统：提供“常规检索”、“高级检索”与“AI语义检索”三位
02026-11-07 20:00
