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求职

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上海工作 10 年,找一份远程工作
5wunian · 2026-03-26 · via 求职

资深后端架构师 & AI 工程化专家,拥有多年分布式系统架构设计与落地经验,熟悉从单体应用到云原生集群的技术演进。具备全栈视野,涵盖研发、产品、运维及大数据平台(机器学习 DAG 、知识图谱等)。在大模型时代,率先实践 AI-Native 开发工作流,利用 LLM 辅助编码与自动化运维,显著提升研发效能;在产品层面,编写面向大模型的 MCP 工具、以及集成大模型的工作流( Dify),实现业务产品的智能化转型,提高用户体验。

领域经验

  • AI 与大模型工程化:深耕大模型应用落地全链路,涵盖底层模型微调( LoRA/QLoRA )、推理加速( vLLM/SGLang )到上层 Agent 构建( MCP 协议、Dify 工作流)。具备 AI 中台建设经验,实现 MLOps 流程自动化,推动业务智能化转型,显著提升研发效能。
  • 金融科技与量化交易:主导量化交易平台架构设计,实现策略工作流编排、高性能因子库构建及交易执行系统。熟悉多数据源对接( Wind/Tushare )及 CTP/XTP 交易接口,具备低延迟混合架构( Java/Python )实战经验,降低 AI 量化门槛。
  • 物联网与 AIoT:擅长高并发设备接入与管理,设计 MQTT 多 Broker 动态订阅方案。具备边缘计算与云边端数据同步经验,落地过桩基监测、视频监控分析等场景,实现毫秒级数据推送与设备状态实时感知。
  • 企业级大数据平台:熟悉大数据生态( Spark/Hadoop/Kafka ),主导数据中台建设,实现 SQL-to-API 引擎及细粒度权限控制。具备海量数据处理、分布式事务及高可用架构设计能力,支撑海量用户并发访问。
  • 实时通信与音视频:拥有 WebRTC 音视频 SDK 从 0 到 1 研发经验,熟悉信令交换、编解码动态配置及 TURN 服务器部署。在视频监控、教育云台场景下有深厚的 AI 视觉分析与流媒体处理积累,支持私有化部署。
  • 架构能力:熟悉 Java 及多语言混合编程( Go/Python/JS ),擅长根据业务场景选型中间件( Redis/Mongo/ES/Neo4j 等)。
  • AI 工程化:深入大模型应用落地,包括 使用 ModelScope 的 ASR 语音识别封装、模型量化部署( Apple ANE )、RAG 知识库及自动化 Agent 构建等。
  • DevOps 实践:主导构建基于 Jenkins/Gitea/Ansible 的自动化流水线,实现基础设施即代码 (IaC)。
  • 开源贡献:活跃于开源社区,多次分享 WebRTC 、K8s 、MQTT 等技术方案,并贡献核心代码。

开源相关作品

  • https://crates.io/crates/rtsp-mock
  • https://github.com/GOutPlay/LBS
  • nacos-cli:用终端命令行的方式操作 nacos
  • tikrok:反向代理开源客户端
  • py3-debug:类级注解,自动为所有方法增加文件信息,类名,方法名,参数名信息,以支持回调链路追踪
  • PDFRegenerator:PDF Regenerator 是一款开源辅助阅读工具,可帮助重新生成 有辅助信息的 PDF 文件。
  • Node-Ezkit:javascript node js ys7 opensdk ezsdk ezuikit
  • panda_quantflow:公司级开源项目,集成的量化交易和机器学习工作流平台,旨在为量化研究人员提供完整的端到端解决方案,降低 AI 门槛,打破传统量化高门槛壁垒,让主观交易者、学生乃至普通投资者都能参与策略研发。核心功能包括可视化工作流编排、机器学习集成、因子分析与回测策略验证、企业级服务架构等。支持主流机器学习算法,如 XGBoost 、LightGBM 、RandomForest 、SVM 、神经网络等,提供多任务学习(MTL)和深度学习解决方案。基于 FastAPI 的高性能 REST API 服务,支持多用户工作流管理和权限控制,分布式任务执行,支持云端和本地部署。
  • panda_factor:公司级开源项目,提供了一系列高性能的量化算子,用于金融数据分析、技术指标计算和因子构建,并且提供了一系列的可视化图表。支持 Python 方式和公式方式编写因子,Python 方式适合有一定编程基础的小伙伴,易维护,推荐;公式方式适合无编程基础的小伙伴。内置了近五年的基础数据,后续的数据更新将在每晚 8 点自动清洗执行,对接了 Tushare 、RiceQuant 、迅投等数据源。

个人成就

  • 技术博客:CSDN 博客和博客园累计阅读量超过 20 万,发表多篇技术文章,涵盖高并发系统设计、AI 工程化、DevOps 实践等领域。
  • 开源贡献:活跃于开源社区,多次分享 WebRTC 、K8s 、MQTT 等技术方案,并贡献核心代码。

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