杨劲鸣 Python/AI Agent 工程师
基本信息
4年工作经验
期望城市 上海
期望工作 AI AGENT 工程师
phone: MTg2NTI3MzMxMTU=
wechat: QmVuamFtaW5fb3h5Z2Vu
email: b3h5Z2Vua3VuLjFAZ21haWwuY29t
个人能力
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精通现代Python语言与技术栈，熟悉掌握其他主流编程语言（C、C++、TS等）与现代编程语言概念
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熟悉主流AI Agent框架（Pydantic AI、Langchain）和RAG实践（向量搜索、rerank重排）
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精通SQL，熟练掌握关系型、非关系型数据库（主要使用MySQL、Clickhouse），了解Redis、MongoDB、ElasticSearch等非关系型、非列式数据库的使用。
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精通主流Python后端框架（FastAPI、Django等）
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熟悉云原生开发（有CKAD认证）
项目经历
电商舆情智能分析助手
基于团队中多平台商品用户评价海量数据，利用AI AGENT实现对话与数据分析、报告生成。项目技术栈：Pydantic AI，实现流式输出、拥有用户确认对话、MCP辅助功能、短效记忆（Short-term memory）。后端为FastAPI，数据库为Clickhouse和MySQL，前端为React+Vercel AI SDK。
- 负责从零搭建整个对话系统后端和Agent的功能
- 结合Human-In-the-Loop，实现多轮对话中用户与平台系统原有模块的有机结合
- 深入框架内部，解决流式输出与新版本Vercel AI SDK协议不兼容问题
- 拓展框架功能，面对不够完善的生态，自主实现了todo-list任务规划、subagent子代理任务递交、subagent与主agent同步流式输出
- 结合业务完善了系统的Short-term memory的存储读取与对话恢复
- 利用Langfuse保证LLM对话可观测性，支持客户反馈的追踪与优化
电商舆情SaaS平台
基于多平台用户评价的聚合数据分析平台。项目技术栈：Clickhouse作为数据仓库的中心，路由分发PHP/Python后端，Airflow作为日常调度。
- 负责整个大数据ETL、利用模型进行数据分析、部分后端功能的开发
- 设计、优化Clickhouse上TB级别的数据，利用Airflow调度框架，编排、维护、监控数百个日常任务与调度的执行
- 负责利用LLM大模型（结合Milvus向量搜索的RAG实现Few-Shot Prompting，结合CoT理论），将数据pipeline与Agent结合，多维度多层次处理分析海量评论信息，同时满足通用平台与定制用户需求
工作经历
软件开发工程师 - 任拓数据科技（上海）有限公司
2022.5-至今
在该公司研发部，主要负责开发电商用户评价分析平台。主要利用Python、Clickhouse、多种LLM AI agent
- 负责基于Python实现数据调度、处理、挖掘。项目利用Pandas、Polars作为本地分析引擎、利用Clickhouse作为云端分析引擎，利用了Apache Airflow 调度框架实现数据调度监控与治理。
- 负责基于Clickhouse实现数据仓储与分析。熟悉列式数据库和OLAP操作。
- 负责研究关于LLM的Prompt调优，将用户交互、分析结果与平台现有分析数据结合，显著提示客户价值。
- 负责主导从零搭建AI Agent对话系统项目结合客户需求落地。
Data Engineer Intern - Wish Company上海薇仕网络科技有限公司
2021.11-2022.4
在该公司大数据部门，主要负责OLAP调度构建与优化工作。基于HDFS，Hive和Spark，针对大数据计算任务进行加速。
- 基于Apache Airflow调度框架，研究业务调度方案，编写调度脚本，处理OLAP任务。
- 使用Spark，在数据湖上迁移存量的Hive任务。实现调度速度提升10x。
- 实习期间完成了组内半百个调度任务迁移。
教育背景
2020-2022 澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）
信息技术 - 硕士（Master of Information Technology）
2016-2020 江苏大学
物联网工程 - 学士（Bachelor of Internet of Things Engineering）