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优质优价，工费优厚。不要打来电话！我不接陌生电话！招聘一位工地打磨工，经验丰富者优先。请务必先完整、仔细地看我写的全部文字，然后把优惠后的工费的总价的底价（即:工人能接受的最低价)、工人来自哪省哪县、工人年龄、预估需要施工多少小时写成文字在这里发给我。要求:仔细看我写的全部文字、用文字报价、有三年以上工地打磨工工作经验、工具齐全、责任心强、不暴躁、不一言不合就罢工、用微信发身份证照片、服从业主指挥（欢迎工人提合理化建议和意见但业主有最终决定权)、先施工后付款。符合以上全部要求者才加微信深入交流。 北京海淀区全屋使用面积约40平米的两室一厅一厨一卫一阳台的老房子打磨翻新(注:本文“全屋”二字都含阳台，上阳台务必戴好业主提供的安全带)。2025年8月施工，随时可以开工，越早越好。全部完工后当场付全部工费。业主派两位监理人员监督施工。业主提供:固化剂、水。工人提供:全部工具(可以没有抛光机)、全部劳保用品。工作内容如下: 一、按照从先往后的顺序依次打磨以下内容(注:其中，地面是细石混凝土，其余部位都是水泥砂浆): 1、厅的窗台，北卧室室内窗台，南卧室门联窗的室外窗过梁、室外窗台、室内窗台。 2、厨房的:墙裙(高度约1.2米)，北窗室内窗台，南窗室内窗台。 3、厕所的墙裙(高度约1米)。 4、全屋没被挡住的踢脚(踢脚高度约为120毫米)。 5、全屋没被挡住的地面(约占全屋使用面积的一半)。 二、打磨标准: 1、厨房的墙裙和厨房的室内窗台:把烟垢、油污去除，不平处磨平，不需要磨掉渗色。 2、全屋上述其余部位须磨到渗色完全消除为止，先用粗砂高转速去除污痕，后用中砂中转速磨平，最后用细砂低转速抛光。 三、全屋打磨全部结束后，对上述窗过梁、窗台、墙裙、踢脚、地面彻底除尘，然后严格按照固化剂的使用说明对这些部位使用固化剂。

北京市海淀区招工地打磨工9小时3百元，自带打磨机5天一结帐

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专业铲墙皮的好手两名不是常年铲墙皮的别联系不是那种一铲就下来那种，需要技巧。。。。

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（一）技术能力要求 Python语言 深入掌握Python语法、常用数据结构及多线程/多进程编程，具备内存管理与性能调优实践经验。 熟练运用Python核心库（如requests、pandas、numpy、logging等）完成各类开发任务。 Flask框架 拥有基于Flask的全栈开发经历，熟悉路由机制、中间件实现、模板渲染及请求响应流程。 能够集成并灵活使用主流Flask扩展（如Flask-RESTful、Flask-SQLAlchemy、Flask-Migrate、Flask-Login等）。 熟悉Gunicorn、uWSGI等WSGI服务器部署方式，具备生产环境下的服务优化能力。 （二）大模型应用开发 大模型技术栈 了解主流大模型（如GPT系列、LLaMA、文心一言、通义千问等）的API接入与微调方法。 掌握PromptEngineering核心技术，能设计高质量提示词，支持Zero-Shot与Few-Shot应用场景。 RAG（检索增强生成） 具备完整的RAG链路开发经验，涵盖以下环节： 数据预处理：实施文本清洗、分词处理、向量化操作（采用Sentence-BERT、BGE等模型）。 向量数据库：熟练使用Milvus、Pinecone、Weaviate、ES或FAISS搭建高效向量检索系统。 检索优化：掌握语义检索、混合检索（结合BM25与向量）、重排序（Rerank）策略以提升准确率。 上下文增强：动态构造Prompt上下文信息，提高内容生成质量与相关性。 SSE（服务器推送事件） 熟练使用Flask-SSE或第三方工具（如sse-starlette）实现服务端实时消息推送功能。 （三）其他技术栈 数据库与缓存 关系型数据库：精通MySQL/PostgreSQL的SQL调优、事务控制和索引设计。 NoSQL数据库：熟悉Redis（用于缓存与消息队列）、MongoDB（文档存储）的应用场景与最佳实践。 向量数据库：掌握Milvus/Pinecone/ES等系统的索引创建与查询性能优化技巧。 微服务与部署 熟悉Docker容器化技术，掌握Kubernetes基础概念与操作（如Pod、Service、Deployment）。 了解CI/CD体系（如GitLabCI、GitHubActions），具备自动化构建与部署落地经验。 熟悉Nginx配置，包括反向代理设置与负载均衡策略。 前端交互（加分项） 了解前端基础技术（HTML/CSS/JavaScript），可配合前端团队完成接口联调。 熟悉AJAX或FetchAPI，理解RESTful与GraphQL接口设计规范。

React前端开发工程师招聘要求： （3-5年经验，聚焦大模型应用交互开发、RAG/SSE实时系统、前后端协同） （一）核心前端技术栈 React生态深度掌握 精通React函数组件、Hooks（useState/useEffect/useReducer/useContext）及性能优化。 熟悉类组件与函数组件的混合开发场景，掌握组件生命周期管理。 熟练使用ReactRouter（v6+）实现前端路由，具备路由懒加载与权限控制经验。 掌握Redux/Zustand/Jotai等状态管理工具，熟悉状态库与React组件的集成模式。 UI框架与样式管理 熟练使用AntDesign/Material-UI/ChakraUI等组件库，能够快速搭建企业级中后台界面。 精通CSS-in-JS方案（如Emotion/Styled-components）或CSSModules，熟悉响应式布局与浏览器兼容性处理。 具备动画效果开发能力（如FramerMotion、GSAP），提升用户体验。 构建工具与工程化 熟练使用Webpack/Vite配置项目，掌握代码分割、TreeShaking、环境变量注入等优化手段。 熟悉TypeScript类型系统，能够为复杂业务逻辑编写类型安全的代码。 掌握ESLint/Prettier代码规范，具备CI/CD流程中的代码质量保障经验（如GitHubActions集成）。 （二）AI应用前端开发 大模型交互设计 具备与后端大模型API对接经验，能够设计并实现以下功能： 智能问答界面：支持多轮对话、历史记录滚动、Markdown格式渲染。 实时响应交互：结合SSE/WebSocket实现用户输入与模型输出的低延迟同步（如打字机效果）。 RAG结果可视化：将后端检索的文档片段、来源链接以卡片式布局展示，支持高亮关键词与上下文跳转。 熟悉Prompt输入组件设计（如富文本编辑器、代码块高亮），提升用户输入体验。 SSE实时通信 熟练使用原生EventSourceAPI或第三方库（如react-use-sse）实现SSE客户端逻辑。 性能与体验优化 针对大模型响应数据量大、渲染复杂的特点，掌握以下优化手段： 虚拟滚动：使用react-window或react-virtualized优化长列表渲染。 防抖/节流：优化用户输入时的API请求频率。 骨架屏加载：设计合理的加载状态，提升用户感知性能。 （三）前后端协作能力 API对接与调试 熟练使用Axios/Fetch实现RESTfulAPI调用，掌握请求拦截器、错误处理与全局重试机制。 具备Swagger/OpenAPI文档解读能力，快速对接后端接口。 全链路监控与日志 熟悉浏览器开发者工具（Network/Performance面板），能够定位前后端交互问题。 二、项目经验要求 大模型应用项目 主导或深度参与过至少1个AI交互类前端项目，例如： 智能客服系统：实现多轮对话、知识库卡片展示、用户反馈收集。 代码生成工具：支持用户输入需求描述，实时渲染大模型生成的代码片段与注释。 文档摘要助手：展示RAG检索结果与摘要内容，支持用户跳转至原始文档。 需提供可验证的技术细节（如组件设计、性能优化数据、用户交互流程）。 实时系统开发 具备SSE/WebSocket实时通信项目经验，例如： 实时监控看板：展示后端推送的设备状态、日志流。 复杂界面与交互 开发过以下类型界面者优先： 富文本编辑器（集成Markdown/LaTeX支持）。 可视化工作流引擎（如拖拽式Prompt配置）。 多模态交互界面（支持语音输入、OCR图片识别结果展示）。

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