关于我
基本信息
求职意向：AI 应用开发 / AI Agent 开发
当前方向
AI 应用全栈开发 / Agent 平台架构
AI 应用落地
Prompt 版本管理 / 自动化评测 / 负样本优化 / 结构化输出 / Agent Harness / 业务闭环落地
技术栈
Agent 能力
Function Calling / Tool Use / ReAct / Multi-Agent / Agent Runtime / Tool Registry / LangGraph / LangSmith
RAG 与模型工程
文档切片 / Embedding / HNSW 混合检索 / Cross-Encoder Rerank / Metadata 过滤 / 权重调优
AI 原生研发与交付
熟练使用 Codex、Claude Code、Cursor；以 SDD、Spec-Kit、Superpowers 和 Figma MCP 提升研发协作，并可独立完成方案、开发、测试、部署与运维闭环
工作经历
某电商科技公司
AI 应用全栈开发
- ▹负责电商 AI 应用体系与 AI Harness 平台从 0 到 1 建设，覆盖私域销售、独立站售前、内容生产、商品素材、直播复用与销售培训
- ▹主导 AI 销售辅助与电商知识库建设，结合会话记忆、意向识别、混合检索、素材推荐和人工接管，改善跨 SKU 召回、答非所问及高风险口径失控问题
- ▹建立销售语料治理、Prompt 评测与反馈闭环，将可信数据复用于 RAG、模型微调、销售培训和质量评测，并落实“微调管风格、RAG 管知识、Prompt 管边界”
- ▹推动内容 Agent、直播切片、多模态素材中心与销售考核协同落地，将 LLM、RAG、记忆、Prompt、Embedding / Rerank 服务化，完善日志、告警、灰度与回滚机制
某物流科技公司
全栈开发 / 架构师
- ▹负责物流业务 Web 系统的架构与 0 到 1 交付，完成技术选型、应用骨架、状态与接口规范设计，保障多团队协作下的可维护性、可扩展性和复用效率
- ▹建设并维护通用组件与工程化体系，推进构建配置、代码规范、质量检查和发布流程统一，降低重复开发与版本迭代风险
- ▹攻克复杂数据渲染、跨模块状态协同和页面性能瓶颈，提供架构评审、疑难问题定位与技术方案支持，并沉淀可复用解决方案
- ▹参与线上运维与稳定性治理，通过服务器日志、接口链路和运行状态完成故障排查、追踪与修复，形成研发交付到生产保障的闭环
某传媒集团
Node.js 工程师
- ▹参与业务系统的需求评审、服务拆分与技术方案设计，负责 Node.js 服务模块及 BFF 接口开发，完成业务编排、数据聚合与版本交付
- ▹建设并持续优化 Node.js 工程体系，沉淀配置管理、日志监控、异常处理与公共中间件，提升发布效率与问题定位能力
- ▹负责核心前端业务模块的页面与交互实现，结合跨端应用基础能力与性能治理完成兼容性处理与技术验证
- ▹参与团队技术分享，持续推进前后端协作与工程实践沉淀
项目经验
实时语音导购与合规销售辅助
以电商私域销售的实时语音交互为入口，串联数据中台、RAG、多模态素材、LLM 推理、ASR/TTS 与人工可控销售辅助链路。
销售语料治理与专属模型微调
以销售对话可信治理为起点，贯通人工审核、训练与检索数据导出、专属模型训练、知识检索及结果回灌。
企业级 AI Harness 与 Agent 平台
将模型、RAG、记忆、Prompt、工具、任务状态与评测能力下沉为共享基础设施，支撑销售、内容、素材与直播等业务 Agent。
多模态内容运营与自动化分发 Agent
用状态化工作流组织商品内容的选题、写作、配图与分发，在统一指标、模型路由、可观测和韧性机制下降低生产成本。
多模态素材中心与 AI 销售考核培训系统
用共享数据链连接多模态资产管理和销售训练评测，让商品素材服务 AI 客服，并把可信知识转化为可复核考题与评分。
端云协同直播回放切片系统
面向直播带货回放，将浏览器轻量媒体处理、服务端任务编排和外部语音及推理能力串成可恢复、可观察的回放处理链路。
AI 驱动的物流决策分析智能体
面向公路货运行业的对话式决策分析产品，让业务人员以自然语言完成需求澄清、指标匹配、数据查询与可追溯报告生成。
技能专长
AI 应用工程
RAG 与模型工程
LLM 性能与工作流
AI 原生研发流程
全栈开发
前端 AI 交互
工程与数据
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