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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
非常大龄求职者,4 开头了,而且有多年的空窗期。 但我想用下面这份“空窗期成绩单”,为自己争取一个机会。想抓住这一波
13 年软件开发经验, 做过企业级后端、分布式系统、全栈开发。 近两年开始重点转向 AI Workflow / Agent 工程化方向, 长期深度使用 Claude Code 、Codex 等 AI Coding 工具, 探索如何真正提升软件开发效率,而不仅仅是“代码补全”。 最近也在做一个 AI-native 自动化开发工作流项目( Nezha ), 重点探索: - 需求拆解 - 多任务编排 - 自动化代码生成与验证 - Feature Branch 隔离 - 测试与交付流…
AI-Agent 工程开发经验 :拥有 1.5 年 AI-Agent 方向工程开发经验,7 年传统开发/分布式开发及部署实践 开源项目 MoFa :主导并持续维
拥有超过 10 年的前端/全栈开发经验, 热爱开源、工程设计、性能优化和从零到一的产品交付。 上份工作在三年前也发过贴还上了热门
Vibe Coding Studio 专注于一件事: 用 AI + 自动化,把复杂、重复、低效的工作,压缩成可交付、可复用的工作流。 ⸻ 我们擅长什么? • 🤖
我做过 AI 工作流 Copilot 、AIGC 应用、全栈开发,也能做本地 AI 应用、LLM API 接入、AI 应用 MVP 。 比较适合的需求: 企业内
大家好,我目前在寻找一份 远程全职 的机会。 我曾担任 吴恩达旗下 DeepLearning.AI 的首位全栈工程师 ,曾 0-1 独立完成 DeepLearn
大家好,我是一名全栈工程师,具备 5 年+全栈开发经验,能够独⽴负责复杂前端系统(如多维表格,⽩板等在线协同软件)从零到⼀的架构设计与功能实现,也能独立完成 Node.js/Python 后端和基于 Langgraph 的 AI Agent 的全流程开发。 我能够深入使用 AI 辅助编程,也能够将 AI Agent 应用到具体业务中完成落地。 具备良好的业务抽象、沟通协作与推进能⼒,能将业务⽬标拆解为可执⾏技术⽅案并交付结果。 多年 Remote 经验,英语口语无障碍沟通水平…
我专注于 AI 工作流与业务自动化,帮助个人和小团队把重复的数据整理、报表生成、资料流转和信息同步,改造成能持续运行、方便检查和交接的自动化流程。 常用 n8n、Make、Coze(扣子)、Sheets/Excel、Notion 及 API 连接现有工具;需要 AI 时再接入合适的模型或 Agent,并在关键节点保留人工审核。 合作前会先梳理现有流程、输入输出、异常情况和验收标准,再按约定范围完成搭建、测试与交接。适合从一个范围清晰的小流程或付费试做开始。你可以把目前最重复、…
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…
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。