开放求职 — 人工智能与工程岗位 | 原创，AI翻译
注：本文面向我当前工作单位之外的朋友和联系。如果您是我当前雇主的同事或经理，请忽略本文。
大家好，我是智维。
我是一名拥有12年经验的软件工程师，涉及iOS、Android、前端、后端和AI。我曾任职于直播创业公司、云计算平台、中国互联网产品以及新加坡和香港银行的金融系统。目前我正在积极转向AI工程——使用nanoGPT在H200 GPU上训练GPT-2，通过LLM API消耗约15亿个token（仅上个月就约5亿），构建个人智能体和自动化工具。在我当前的雇主中，我的AI助手使用量排名全球前6%。我希望找到一个以AI、智能体和LLM工作为核心（而非副业）的岗位。
📌 亮点
- 12年工程经验，涵盖iOS、Android、前端、后端和AI
- 跨多个领域：直播创业公司、云计算创业公司、中国互联网产品以及新加坡和香港的金融系统/数字银行应用
- 1995年出生，中国公民，常驻广州；雅思6.5（阅读8.5）
- 曾就读于北京林业大学（2013–2014），辍学；目前通过自学攻读副学士学位——已通过17门课程中的13门
- 2011年NOIP广东省赛，全省前300名；广州市一等奖，晋级省赛
- 创立趣直播（直播应用，3万用户）和Square Root Technology；2018年收入达300万元人民币，利润60万元人民币
- 约2023年获得年薪约38.4万元人民币（约3.2万/月）的工作机会，无本科学位
- 拥有10+个开源GitHub项目（每个超500次提交）；约400篇技术博客文章；约8000条AI回答笔记
- 使用nanoGPT训练GPT-2 124M两次（RunPod H200、DigitalOcean H100、家用RTX 4070）；过去一年通过OpenRouter及其他LLM提供商消耗约15亿token（上个月约5亿）
- 构建了ww（CLI工具包）、iclaw（面向企业环境的AI编码REPL）和zz（用于机器学习项目的数据集处理与训练工具）
- 自学研究者——发表3篇关于自然视觉恢复的论文；三年内将近视从350度降至250度
🤖 AI项目
模型训练
- 使用nanoGPT在FineWeb数据集上从头训练了GPT-2 124M两次——一次在RunPod H200上，一次在DigitalOcean H100上；还在家用服务器（RTX 4070）上进行了实验。
- 使用zz（数据集处理与训练工具）下载、提取和分析FineWeb数据；脚本涵盖数据集下载、parquet提取、训练时长计算和指标评估。
- 在Coursera上完成了机器学习专项课程（DeepLearning.AI & 斯坦福大学）和深度学习专项课程（DeepLearning.AI）。
个人AI项目
- jekyll-ai-blog — 构建了一个AI驱动的博客平台，具备自动多语言翻译、Google Cloud TTS音频生成、XeLaTeX PDF/EPUB流水线以及GitHub Actions工作流。
- lzwjava.github.io — 个人博客和知识库，包含约400篇原创文章和约8000条AI回答笔记；上个月约7万次页面浏览（Cloudflare Analytics），新加坡为访问量最大的国家。
- ww — 跨平台CLI工具包，提升开发者生产力：包含AI提交信息的git工作流（Gemini Flash）、图像/PDF处理、网络搜索、GitHub Copilot聊天、系统工具以及LLM驱动的辅助功能。
- iclaw — 终端AI智能体（REPL），可自主编码、搜索和执行shell命令。支持GitHub Copilot（OAuth）和OpenRouter；专为个人机器和受限制的企业环境设计，无需安装IDE插件。
- zz — 用于机器学习项目的数据集处理与训练工具：FineWeb数据集下载/提取、训练日志分析以及在GPT-2训练过程中使用的评估脚本。
- live-server — 使用OpenClaw（AI编码智能体）对之前的创业项目进行现代化改造：将应用Docker化，将CodeIgniter和Vue升级至当前版本，并对整个技术栈进行了现代化。
对他人项目的开源贡献
- Tree_Of_Thought（1个PR）—— 为朋友的思维树推理系统做出贡献；添加了兼容OpenAI的请求器和
python-dotenv配置。
LLM API使用情况
- 过去一年通过OpenRouter及其他LLM提供商消耗了约15亿个token；仅上个月就消耗了约5亿个token——这反映了我深度、日常使用LLM进行编码、研究和自动化的工作方式。
🔍 我为何寻找新机会
我目前的工作进展顺利——我已经在同一个供应商-银行项目中工作超过一年，而且我与供应商之间以及银行之间的合同最近又续签了一年。我的表现优异：在我所在的供应商中排名前20%的合同工，在我雇主全球的AI助手使用中排名前6%。
我寻找新机会的主要动力是更专注于AI。我有技术偶像——王垠、Andrej Karpathy、梁文锋、Greg Brockman——我希望朝着他们所代表的方向发展：深度技术、AI优先，并构建真正对公司和用户有帮助的东西。我目前的角色涉及边缘的AI工具，但我希望找到一个以AI、智能体和LLM系统为核心（而非副业）的岗位。话虽如此，考虑到我的实际情况，大型银行中将AI与后端或全栈工程相结合的合同工或正式职位同样受欢迎——我对这一领域非常熟悉，可以立即做出贡献。
薪酬提升是次要但真实的原因。我目前的薪酬低于理想水平，我希望找到一个更符合我经验和产出的岗位。
除此之外，定期与市场接触本身也是良好的实践——它能保持敏锐的视角，并确保我了解市场上可获得的职位。我所在的银行有合同工转正式员工的政策，但名额有限，且另一位资深同事排在前面。因此，向外寻找是更现实的道路。
全栈和后端岗位同样欢迎。我强烈倾向于那些以AI、智能体或LLM工作为核心的职位——我在工作之余深入投入这一领域，希望找到一个与之匹配的角色。
🏢 工作经历
| 公司 | 角色 | 时间 |
|---|---|---|
| TEKsystems → 汇丰银行（合同工） | AI工程师 | 2025.02 – 至今 |
| 自由职业者 | 机器学习与AI项目 | 2023.08 – 2025.01 |
| 法本信息（外包至汇丰PayMe） | 后端工程师 | 2022.11 – 2023.07 |
| 博彦科技（外包至星展银行） | 后端工程师 | 2021.12 – 2022.11 |
| 自由职业者 | 全栈与咨询 | 2020.01 – 2021.11 |
| Square Root Technology（趣直播应用） | 创始人兼全栈工程师 | 2016.07 – 2019.12 |
| CodeReview.cn | 联合创始人兼全栈工程师 | 2015.11 – 2016.07 |
| LeanCloud | 软件工程师 | 2014.07 – 2015.11 |
TEKsystems → 汇丰银行，AI工程师（合同工），2025.02 – 至今
- 作为AI工程师外包至汇丰银行，利用Copilot及其API加速汇丰企业技术部金融转型平台的后端开发。
- 维护金融数据处理功能（导入、验证、导出），增强提交/审批工作流；获得了会计、分类账和银行系统的实践经验。
- 参与完整的开发生命周期——从本地开发到UAT再到生产。协助淘汰遗留的WebSphere应用，使用Ansible和Jenkins自动化发布，并协助进行了一次重大的Angular升级。
- 主导集成和API测试，使用Copilot API自动生成约70个测试用例，涵盖Spring Filters、Python unittest、JSON截断、提示工程和区域端点。
- 构建了个人AI智能体层——20个定制智能体、400个可重用脚本和1100条Copilot编写的指南——用于自动化脚本编写、日志记录和文档编写；在全球Copilot使用量中排名前6%（高级请求指标）。
- 加入汇丰内部AI社区；因AIPlayer项目获得贡献奖。业余时间探索AI：在H200/RTX 4070上训练nanoGPT，通过OpenRouter和Claude Code进行个人项目，并学习llama.cpp、Transformers和推理技术。
- 技术栈：Java、Spring、IBM Db2、Maven、Angular、Python、HashiCorp Vault、Ansible、Control-M、IBM WebSphere Liberty Profile、Copilot。
🎓 教育背景
| 学校 | 专业 | 时间 |
|---|---|---|
| 广东外语外贸大学 | 计算机应用（副学士，自学，已通过17门中的13门） | 2022.10 – 至今 |
| 北京林业大学 | 数字媒体艺术（本科，辍学） | 2013.09 – 2014.06 |
| 广州玉岩中学 | 理科 | 2007.07 – 2013.06 |
💼 我开放的角色
我灵活且对多种工程方向持开放态度：
- AI工程师（应用LLM / NLP / AI系统）
- 机器学习工程师（Python / LLM / 数据驱动系统）
- 后端工程师（AI相关系统或平台工程）
- 全栈工程师（AI产品集成 / SaaS平台）
- 分布式系统 / 平台工程师（AI基础设施）
- 全栈Java工程师（全球银行 / 金融系统）
- 高级软件工程师（IC方向，上述任一领域）
- 员工工程师（技术领导力，跨团队范围）
- 技术主管（一半领导、一半动手；曾在创业公司管理4名全职员工和约20名兼职合同工）
- 技术成员（MTS）——任意级别的个人贡献者
- 早期创始成员 / 创始工程师（AI专注的创业公司）
我不局限于纯研究岗位——我专注于构建真实系统并交付产品。
🏢 工作安排
开放于：
- 全职正式职位
- 合同工
- 创业环境（快速迭代、产品所有权）
- 大型企业 / 大科技公司
🌍 地点灵活性
- 深圳 / 广州 — 首选；接受每周5天现场办公
- 中国其他城市 — 偏好每周2–3天办公室；若薪酬更具竞争力，可接受每周5天
- 香港 — 开放，但需要工作签证担保
- 新加坡 — 开放，但需要工作签证担保
- 远程 — 开放，欢迎全球团队
💰 薪酬期望
灵活，取决于范围、职责和成长潜力。
- 🇨🇳 中国大陆：30,000 – 45,000 人民币/月
- 🇭🇰 香港：约40,000 港币/月或以上
- 🇸🇬 新加坡：约9,000 新加坡元/月或以上
🧠 技术背景
- 强大的后端工程能力：Java、Spring Boot、分布式系统、微服务
- 全栈开发：Vue / React / Angular / 前后端集成
- 云平台：AWS / Azure / 阿里云
- 数据库与基础设施：MySQL、Redis、日志记录、监控系统
- API系统与大规模服务设计
- 动手实践LLM实验（nanoGPT、小型模型训练、提示+API系统）
- 使用LLM API进行AI应用开发
🌐 语言能力
- 普通话（母语）
- 英语（雅思6.5，专业工作水平）
- 粤语（会话水平）
- 能舒适地在英语和中文环境中工作
🏅 证书
- 雅思学术类，6.5分
- 机器学习专项课程 — DeepLearning.AI & 斯坦福大学
- 深度学习专项课程 — DeepLearning.AI
- 在AWS上开发 — AWS培训
- 北京林业大学退学证明
- 中国高等教育学历认证报告（本科，退学状态）
- GitHub：https://github.com/lzwjava
- 博客：https://lzwjava.github.io
- 作品集：https://lzwjava.github.io/portfolio-en
我对任何涉及AI、系统工程和真实产品开发的交叉领域的职位都持开放态度。