彭国

个人概述

10年以上软件开发经验，具备Java后端与金融风控系统开发基础，并开展AI应用工程实践。负责企业信贷尽调参赛作品的多Agent调度，作品获金融壹账通2026极限AI黑客马拉松大赛第二名（二等奖）及攻坚先锋奖；负责证件照智能检测与制作服务工程化，两条链路已投产。

长期以一人团队方式承接需求，独立推进需求分析、方案设计、前后端开发、测试与交付。熟练使用国内外AI编程工具及Agent Team，通过任务拆分、协同开发与代码审查提升交付效率，重视业务边界、证据核验与测试验收。

技术能力

Agent应用：Python、FastAPI、LangGraph；多角色调度、依赖补齐、并行解读、角色状态与失败降级；结合确定性计算和报告事实校验组织尽调流程。

Java与服务端：Java、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis；接口设计、业务建模、并发任务处理与问题排查。

风控与决策：Drools、规则集、评分卡、衍生变量、决策流程；策略配置、模型版本管理与结果回溯。

前端与数据：Vue 3、TypeScript、Vite、Element Plus；MySQL、Oracle、PostgreSQL、Redis、Elasticsearch、RocketMQ。

AI应用工程：Python、PyTorch、TorchScript、ONNX Runtime、OpenCV；模型还原与服务封装、多模型集成、可解释规则、CPU推理治理与样本回归验证。

AI辅助研发：熟练使用Claude Code、Codex、Trae、Kiro、DeepSeek、Cursor等工具，运用Agent Team进行任务拆分、协同开发与代码审查；具备上下文治理和全链路交付能力。

工作经历

• 承担金融业务系统的需求拆分、技术设计、核心模块开发和交付协作；参与方案评审、代码审查、疑难问题处理及跨团队沟通。
• 使用AI辅助完成Java/Vue全栈需求交付，沉淀项目上下文与开发检查清单。
• 2023.06—2025.02开发接口文档生成插件，优先读取Controller中的Swagger注解，缺失时读取代码注释；开发接口调用记账与对账平台，支持与客户、供应商分别核对按调用量计费的账目。

• 参与银行及小微贷风控决策引擎建设，承担数据模型、接口及核心模块设计开发，配合需求分析、联调及上线支持。

• 参与云网门户与移动BSS系统建设，承担业务分析、表结构、接口及流程设计开发，并负责外部系统联调。

• 负责GPS调度系统Android客户端功能开发、接口联调及问题修复。

重点项目

企业智能信贷尽调 Agent｜黑客马拉松第二名 · 攻坚先锋奖

金融壹账通 2026 极限 AI 黑客马拉松大赛 · 第二名（二等奖） · 2026.10.25

面向企业信贷尽调的竞赛原型，覆盖数据导入、分析与报告生成；本人负责多Agent调度，以下重点描述调度实现及其协作链路。

• 负责基于LangGraph的多Agent调度，组织工商、财报、舆情、反欺诈、评级授信和报告六个角色；支持完整尽调与单项追问，由代码补齐角色依赖。
• 将确定性计算与模型解读拆开：先按依赖计算指标和规则结果，再并行执行五个专业角色解读，汇合后生成报告并校验数字与评级。
• 调度链路区分计算失败与解读降级：上游失败阻断依赖角色，解读失败保留事实和证据并提示人工复核；报告校验支持有限次修正，仍失败则拦截正文。项目回归覆盖并行、依赖补齐、降级与事实校验等路径。
• 参赛作品留存真实模型运行与评测记录，支持执行轨迹、证据查看和报告导出；定位为尽调辅助原型，结果需业务复核。查看作品介绍 ↗ · 查看获奖照片 ↗

eKYC反欺诈风险识别平台｜Java后端与AI辅助全栈交付

2025.03—至今

面向身份核验场景，统一检测编排、场景决策、聚类预警与机构数据隔离。

• 设计并实现反欺诈检测编排框架，将25项检测能力按策略接口组织，通过Spring自动注册统一分发，封装参数校验、配置转换、远程调用及结果映射。
• 设计并实现场景化风控配置，分离通过/拒绝、风险等级及聚类入库三类决策，支持客户与场景级阈值、风险区间及边界配置。
• 负责背景聚类与GPS联动链路，打通异步回调、结果落库、按背景分组聚类、身份标识去重计数及预警回写，定位字段漏写和跨组聚类导致的判定偏差。
• 设计并实现机构权限与库授权逻辑，将授权机构树的越权校验与所选机构子树的数据过滤解耦，修复空授权集合下数据过滤失效的问题，完成测试与上线验证，确保无授权时拒绝访问。
• 使用AI辅助构建跨仓能力矩阵、字段契约和代码别名索引，分析写入、回写、查询及前端展示影响，沉淀需求拆分、能力接入和代码审查流程。

证件照智能检测与制作｜AI应用工程化与生产交付

• 负责检测架构、制作端二次开发、性能治理与验证体系，两套服务已投产替换供应商算法，取消原约30万元/年的算法采购费用；检测端从零自研，制作端基于HivisionIDPhoto生产化改造。
• 设计“模型提事实、规则做判定”架构，将多模型输出归一为92项事实，通过29条规则给出逐项判定依据；支持442条证件规格动态注入阈值，新增规格通过配置承接。
• 改造制作API与图像处理链路，完成抠图空洞修复、人脸倾斜对齐、裁剪构图、多底色与排版，并按规格控制尺寸、DPI及文件大小区间。
• 定位ONNX Runtime线程配置未生效及并发争抢，采用Gunicorn多进程与统一推理线程配置，建立容器内诊断和容量标定；12核/8GB环境下，3并发实测1.71 QPS、P99 1947ms，满足P99≤2500ms目标。
• 使用样本对比新旧算法的通过率、拦截率及处理耗时，在该批验证样本上各项指标不劣于原算法；建立15000张真实样本评估与2000张×92项事实快照回归，分别检查算法效果和变更一致性。

HKID拼接检测算法逆向与替代｜模型还原与服务开发

• 负责原生算法逆向分析、NCNN模型还原、替代服务开发、对比验证与业务联调，完成HKID拼接检测替代实现及业务联调，当前待上线。
• 结合REA与objdump分析原生库调用链、预处理及几何判定，解析NCNN部署图与权重，将349层网络重建为PyTorch模型，导出可训练权重与独立TorchScript推理产物。
• 依据后续取得的源码核对NCNN分支，实现15个字段区域、轮廓过滤与ResultInfo判定循环，封装图片输入、常驻推理、区域可视化及FastAPI接口；运行时不依赖NCNN与原生算法库。
• 建立原模型与还原模型的同图比较及分层回归，覆盖600张合成样本得分对比；源码对齐版本已有41项测试、302组C++判定对照与12张双模型图片回归通过记录，区分数值还原、阈值稳定性和真实检测效果。

AI Coding Skills｜开源项目设计与开发

• 设计并开源端到端AI辅助研发Skill系统，将工作区初始化、知识恢复、需求分析、全栈设计、任务拆分、实现、代码审查和归档通过分层技能与调度协议组织为可编排的工程流程。
• 建立代码、应用架构与业务三层知识恢复机制，以结构化工件串联需求标识、设计、任务、实现与归档，降低跨会话上下文丢失和变更遗漏风险。
• 设计分阶段执行与多工具分发方式，支持按已有材料从中间阶段进入，并适配Cursor、Kiro、Trae、Claude Code与OpenCode；项目地址：github.com/pengguogo/ai-coding-skills。

风控决策引擎｜Java后端设计与开发

2019.06—2020.12

面向银行及小微贷风控，将业务策略转为可配置、可发布与可追溯的决策流程。

• 开发评分卡、规则集、衍生变量及决策流程模块，串联策略配置、模型发布、执行和结果追溯。
• 通过FreeMarker模板将业务配置转为DRL规则，交由Drools执行；结合模型版本与流程部署支持多版本管理、灰度发布及回滚。
• 利用Redis缓存高频数据，结合线程池执行模型实验任务，通过RocketMQ异步通知结果。

寿险保全受理系统｜Java迁移与验证

2021.07—2023.05

面向寿险保全受理业务，以新旧结果比对支撑Oracle存储过程向Java应用分批迁移。

• 参与Oracle存储过程向Java应用迁移，通过并行执行、结果比对、试点验证和分批切换控制改造风险。
• 开发通用结果比对与批量测试组件，支持差异定位、分片处理、断点续测及错单重跑。
• 结合缓存、并行准备及分布式锁处理执行效率和一致性问题，使用Arthas、JaCoCo、JMeter辅助定位与验证。

教育背景