Roman Matveev

实施开发任务：从小规模解析器创建，到自动化日常流程和编写实用脚本。

技术栈： Python, Automation, Web scraping, Data processing

• 独立完成从需求分析到上线交付的端到端开发任务。
• 将重复性流程自动化，降低人工操作并缩短交付周期。
• 持续维护解析与工具脚本，保证网站变化后仍可稳定运行。

创建并维护复杂网站爬取工具，分析请求并转换以供后续处理。在 JavaScript 逻辑中注入变更，实现快速精确的数据提取。

技术栈： Python, JavaScript, HTTP, Reverse engineering, Data extraction

• 开发并维护复杂场景下的数据采集工具。
• 通过注入 JavaScript 逻辑优化提取速度与稳定性。
• 增强了采集链路对反爬变化和页面结构漂移的鲁棒性。

专注于个人项目与研究：Python 自动化、AI/LLM 工具原型，以及后端/基础设施能力提升。

技术栈： Python, LLM, RAG, FastAPI, Tooling

• 围绕自动化与 AI/LLM 工具开展持续性的研发实验。
• 构建可运行原型，为后续产品化实现提供验证路径。
• 强化后端与基础设施能力，以支持可扩展集成。

网站逆向工程、开发机器人与集成方案优化流程，并持续深度参与神经网络 / AI/LLM 相关工作（原型、自动化、RAG/工具链、模型 API 集成）。

技术栈： Python, FastAPI, LLM APIs, RAG, Integrations, Reverse engineering

• 交付贴合业务流程的后端集成解决方案。
• 落地 AI/LLM 集成：原型、自动化管线、RAG 与工具调用。
• 通过模块复用与集成标准化缩短交付时间。