东dong
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个人介绍

AI 应用开发(核心方向):主导合同审查智能体、智能数据治理平台等 AI Agent 产品落地,熟练运用 Prompt

Engineering、RAG / GraphRAG 检索增强、LangGraph 工作流编排,了解 PostgreSQL 向量检索(pgvector),具备

Java 后端与 Python(FastAPI)Agent 服务混合架构研发经验。

Vibe Coding(AI 驱动开发):熟悉基于大模型编程工具的自然语言驱动开发范式,能通过需求描述与代码对话快速完成功

能开发、重构与排错,显著提升原型验证与交付效率。

Java 后端开发:熟练使用 Spring Boot / Spring Cloud Alibaba / MyBatis-Plus 微服务技术栈,熟悉 Nacos 注册与配置管

理;熟悉常用设计模式(工厂、模板方法、监听器等)并在项目中落地,熟练掌握 MVC 分层架构。

数据库与湖仓:熟练使用 MySQL / Oracle;熟悉 Doris / ClickHouse 等 OLAP 引擎与数据湖仓分层架构(raw / ods / dwd

/ dws / ads);了解 Neo4j 图数据库,具备字段级血缘追溯与知识图谱应用经验。

数据集成与处理:熟悉 DataX / Apache Kettle 数据集成框架,具备深度定制能力(自定义步骤插件、Codec 双向编解码框

架、两模式执行引擎);了解 Spark / SparkSQL,具备表级/列级数据质量分析与分级分类实战经验。

中间件与任务调度:熟悉 Redis / Kafka / RocketMQ,具备缓存、消息队列与异步任务编排实践经验;熟悉 XXL-Job 分布式

任务调度(Cron 触发、分片广播、失败重试)。

工程化与运维:熟悉 Docker / K8s 容器化部署与编排;熟悉 Linux 运维(环境搭建、服务部署、问题排查);熟练使用

Maven / Git / IDEA 等开发工具。

工作经历

  • 2019-08-09 -至今京信数据科技有限公司软件开发工程师

    主导 AI 智能体方向产品研发与落地,负责合同审查智能体、智能数据治理平台(AI Agent)后端架构设计与核心实现:设计大模型提示工程方案,基于 LangGraph 编排 Agent 工作流,落地 RAG 与 Neo4j 知识图谱(GraphRAG)检索增强,打通 Java 后端与 Python Agent(FastAPI)混合架构调用链路。合同审查效率由 2-4 小时/份提升至 3-5 分钟(约 40 倍),漏检率降至 2% 以内;数据治理任务配置周期由小时级缩短至分钟级(约 10 倍)。 深耕数据采集、治理及全生命周期处理平台研发,独立完成多个核心模块设计与交付;主导 DataX / Kettle 引擎深度定制:设计 Codec 双向编解码框架(78 类节点 JSON ↔ Kettle 双向映射)与两模式执行引擎(本地线程池 / 独立 JAR 进程),扩展 35+ 自定义步骤插件,完成 13 种国产数据库 JDBC 方言适配与信创全栈国产化落地(达梦/金仓/麒麟/ARM64),实现 31+ 种异构数据源统一读写抽象,集群任务吞吐量提升约 3 倍。

教育经历

  • 2017-08-09 - 2021-06-01惠州学院软件工程本科

    获得过蓝桥杯二等奖

资质认证

技能

Python掌握
Java精通
Vue精通
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更新于: 10-30 浏览: 22