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精通Python后端开发，具备高并发系统设计经验。熟练掌握Pandas/NumPy数据处理框架，擅长构建量化交易策略模型。精通REST API与WebSocket实时数据接口开发，具备低延迟系统优化经验。熟悉OCR图像识别技术与自然语言处理（NLP）应用开发。精通Linux系统环境搭建与Shell脚本开发，熟练使用Git进行版本控制。熟悉MySQL/PostgreSQL数据库设计与优化，掌握消息队列（Kafka/Redis）在实时数据处理中的应用。

专注于Python后端开发与自动化系统构建，主导设计并实现多套量化交易策略执行引擎。开发基于WebSocket的实时行情数据处理系统，通过消息队列优化数据流处理效率，降低系统延迟至毫秒级。构建自动化测试框架，实现交易策略的快速验证与回测。设计OCR图像识别模块，完成结构化数据清洗与业务流程自动化。开发LLM大模型集成方案，实现自然语言处理在风控预警场景的应用落地。持续优化系统稳定性，保障7×24小时不间断运行。

项目一：量化交易策略执行引擎开发

项目描述：构建支持高频数字资产交易的自动化系统，实现实时行情监控、策略执行与仓位管理。系统需满足低延迟、高可用性要求，支持多策略并发执行。

责任描述：1. 设计基于Kafka的消息队列架构，实现行情数据的高效分发与处理，降低系统延迟至<50ms

2. 开发WebSocket实时行情接入模块，采用异步IO框架提升数据处理吞吐量

3. 实现策略引擎核心逻辑，采用状态机模式设计交易决策流程

4. 构建自动化测试框架，支持策略回测与压力测试

5. 开发风控模块，实现仓位动态调整与异常交易拦截机制

6. 优化系统稳定性，实现99.99%的可用性保障

项目二：AI自动化工具链开发

项目描述：构建集成OCR识别与NLP技术的自动化工作流平台，提升业务处理效率

责任描述：1. 开发OCR图像识别模块，实现PDF/图片格式的文本提取与结构化处理

2. 设计Prompt工程框架，实现大语言模型在业务场景的灵活应用

3. 构建自动化工作流引擎，支持多步骤任务编排与异常处理

4. 开发数据清洗模块，实现非结构化数据的标准化处理

5. 优化系统性能，提升文本处理效率30%以上

6. 实现与现有业务系统的无缝集成，降低人工干预成本