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8 年后端工程基础( Go 、Python 、Rust ),从零到 1 做过分布式系统,近三年持续深度关注大模型与 Agent 体系发展。早期参与并深度实践多种
大家好,我是一名独立开发者,目前有比较充足的开发时间,希望承接一些项目开发需求。 下面这些类型的内容都可以: Java / 后端功能开发 Web 前后端功能 移动端 App 功能开发 现有项目 Bug 修复 API / 第三方服务接入 AI / 大模型相关功能接入 后台管理功能 数据处理及自动化小工具 老项目维护、功能修改 从需求到可运行 Demo / MVP 的快速开发
资深 AI 应用后端 / LLM 工程化方向工程师,专注大模型网关、Agent 工具链与 AI 应用可靠性建设。 核心方向 多模型网关与路由:多供应商统一抽象、有序降级链、Key 池轮询与额度感知容灾。 Agent 工具链:MCP / Tool Calling 接入、权限作用域、人工审批门、失败分类与重试策略。 可靠性工程:流式协议转换(SSE / Anthropic 事件流)、静默失败检测、限流熔断与优雅降级。 成本治理:模型分级路由(分类与摘要走小模型、推理走强模型)、t…
目标:Java后端开发/Agent开发 相关岗位 期望薪资:总包25w+ 本人背景:普本211硕 计算机专业 国内会议国外期刊各一篇论文(时序性大模型方向) 两年银行后端开发经验 本人能力:熟练使用 Java、Python,熟悉 Spring Boot、Spring Cloud,熟悉 MySQL和SQL编写,熟悉 Git、Maven 等工具;熟悉 Linux 常用命令、日志分析及问题排查;熟悉Vibe Coding,熟悉Claude、Codex等AI开发工具,了解LangCh…
一、技术 全栈开发: 多年 Java 后端开发,SpringCloud 微服务的架构设计、实现,性能、网络问题排查和调优。 理解 Go 的 Goroutine 、Channel 带来的并发、异步优势,理解 CSP 模型 有 HTML 、JS 基础,会用 Vue2 、3 + Element 使用 Python 实现、优化推荐算法 熟悉 Linux ,日常使用 ArchLinux+Sway ,熟练使用 Docker ,搭建过 DevOps ,使用 KVM 搭建过 K8s 集群,为…
agent 、小程序,APP 跨端,网站,浏览器扩展。 具备完整前后端开发/部署能力,可从 0 到 1 独立开发 RAG 、Agent 、视觉项目。 熟练部署本地开源模型,熟练 OpenAI 、Anthropic 调用,自建聚合 API 转发。 技术栈: Web 全栈 Go - Gin 、Python - FastAPI / Flask / Django/任务队列/异步、PostgreSQL 、MongoDB 、Redis 、Vue3 、Uni-app 、TailwindCS…
大家好,我目前在寻找一份远程全职的机会。 我有拥有10多年软件、移动端与企业信息系统经验,对产品,市场和技术都有理解,比较擅长 从 0 到 1 搭建产品。带过团队,几个不错的后来都去 JD,滴滴出行,字节跳动。能够直接与业务负责人沟通,将模糊需求整理成可开发、可测试、可验收的方案。近三年大部分精力投入大模型应用落地:多 Agent 系统、RAG 、Prompt 工程与模型编排均有上线项目。 目前专注于 AI Agent、RAG 知识库、Python 与 RPA 流程自动化、A…
具备AI Agent、企业级智能体、ERP/业务管理系统及定制化软件平台的完整开发与落地能力,熟悉大模型应用、知识库、工作流自动化、系统集成、数据管理及企业业务流程数字化。能够从需求梳理、方案设计、系统开发到部署交付全流程推进项目,尤其擅长制造业、门店及实体经营场景的智能化改造。团队拥有博士及资深研发人员,可承接中大型AI及企业数字化项目。 已为宁波、慈溪等地多家企业完成AI Agent、ERP及企业管理系统项目开发与交付,包括七喜公司、宁波新大地轴承等企业客户,多个项目合同…
多年互联网及软件项目经验,目前以小团队协作方式承接软件开发及项目外协,能够从需求梳理、方案设计、开发实施到测试交付完整推进项目。 主要承接:现有系统/源码二次开发、Bug修复、API接口集成、微信小程序、Web后台、管理系统、AI智能体、AI应用及自动化工作流等项目。 擅长接手已有项目和存量代码,可根据现有源码、接口文档、需求清单快速梳理系统结构、评估开发工作量并推进功能实现,不要求必须从零重构。 有小程序、Web系统、AI智能体、AI视频自动化及企业业务系统等实际项目经验,…
你好,我是一名拥有 3 年软件开发经验的开发者,主要从事 Web 应用、业务管理系统、后端接口及自动化工具开发,可承接远程项目和阶段性开发任务。 我注重理解需求背后的实际业务问题。在开发前,会先确认使用场景、操作流程、输入输出和验收标准,再确定实现方案、交付范围与时间安排。对于需求尚不明确的项目,可以先完成核心流程或小范围原型,帮助双方确认方向,减少后续返工。 在前端开发方面,我能够使用 JavaScript、TypeScript 及常用前端框架完成页面搭建、组件开发、表单交…
20 年软件与企业级系统开发经验,现专注于 AI / LLM Agent、Python / Node.js 后端、API 集成和业务自动化项目。 可独立完成从需求梳理、技术方案、核心开发到部署上线,擅长将大模型真正接入企业业务流程,而不仅是简单聊天或知识库问答。 主要方向包括:AI Agent、RAG、企业知识库、复杂多轮对话、客服/售后/预约/订单流程、REST API / Webhook、CRM/ERP/SaaS 集成、n8n 工作流、数据采集与处理,以及 AI 原型工程…
10年+的Java 研发与中小型项目的架构经验,擅长将业务业务分析,模块拆分,表结构设计,对主流框架(Spring生态)有深厚的实战落地经验。拥有java web的全栈开发能力,以及基础的运维能力,紧跟大模型前沿技术,熟练运用 Spring AI Alibaba 构建企业级 AI 智能体。在项目中成功落地完整的 RAG 架构(涵盖 Unstructured 数据解析、Qdrant 向量检索、Rerank 重排序及短期记忆)。
WUJIEE 远程人才库汇聚自由职业者、项目制技术候选人与可远程协作的专业人才,覆盖开发、前端、后端、移动端、AI、数据、UI/UX、产品、运营等 40+ 技术与设计方向。相比全职坐班,远程与按需用工的综合成本普遍可降 25-45%。企业可按技能、经验年限与报价三重条件快速检索,把候选人缩小到个位数。在 WUJIEE 检索人才、发布用人需求全程免费、不抽佣,用人成本更可控。
远程招人,先把这几件事定下来
自建本地团队、远程全职与按需外包,怎么选?
远程用人是指用人方不要求对方到本地办公室坐班、通过线上协作分配任务并按约定成果验收的用工方式;与整包外包不同,远程全职仍由用人方直接管理人员与优先级。三种方式没有优劣之分,只有取舍之分,下表按五个维度横向对比。
| 对比维度 | 自建本地团队 | 远程全职 | 按需外包 |
|---|---|---|---|
| 到位速度 | 受本地供给限制,通常 1-3 个月 | 候选池覆盖全国,2-4 周可试岗 | 范围清楚时数天内启动 |
| 成本结构 | 薪资之外还有工位与通勤支出 | 省掉工位与通勤,按岗位价值定薪 | 按人天或里程碑结算,用完即止 |
| 人才范围 | 只覆盖通勤半径内的人 | 稀缺方向可跨城市找 | 缺什么技能补什么人 |
| 管理方式 | 当面盯过程,沟通最即时 | 按产出与节点验收,规则要写下来 | 按交付物验收,过程不介入 |
| 更适合 | 长期核心系统与涉密工作 | 长期但本地招不满的方向 | 阶段性、边界清楚的活 |
远程用人的成本与效果参考
- +13%远程组的绩效变化
- 随机对照实验,其中 9% 来自有效工时增加
- +22%放开自主选择后的提升
- 同一实验中收益接近翻倍
- +4.4%不限办公地点后的产出
- 专利审查员自然实验,返工率未上升
- 3 倍+可远程岗位占比增幅
- 五亿条职位广告统计,2019 年以来
- 79%把工作安排列为留任主因
- 全远程员工口径,混合办公者为 73%
- 28%写下过团队协作约定的企业
- 多数团队的远程规则仍靠默契
参考与延伸阅读
- NBER:远程办公有效吗?一场随机对照实验远程组绩效提升 13%,放开自主选择后收益接近翻倍到 22%。
- NBER:跨岗位、跨公司、跨地域的远程工作五亿条职位广告统计:写明可远程的岗位占比涨了三倍以上。
- 哈佛:不限办公地点对产出的影响专利审查员自然实验,产出提升 4.4%,返工率没有上升。
- OECD:远程办公的生产率收益与配套政策把远程办公转化为生产率的前提:管理能力与数字基础设施的投入。
- SHRM:弹性安排为什么比强制回办公室更留得住人79% 的全远程员工把现有工作安排列为留在这家公司的主要原因。
- 微软:工作趋势指数 2022 年度报告仅 28% 的管理者为团队定下过明确的协作约定。
- Atlassian:团队协作约定工作坊一场 60 分钟的工作坊把协作规则写下来,74% 的参与者更敢提改进。
- 九部门:加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案大数据、智能制造、集成电路、数据安全等方向的人才供给部署。