梁玥（Cassie Liang）
后端方向 AI 研究生 — Java、Python、分布式系统、检索基础设施。
求职方向：Amazon 及同等公司 SDE 岗位。
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教育背景
东北大学（Northeastern University） — 人工智能硕士
预计 2027 年 5 月毕业
上海财经大学 — 会计学学士
工作经历
YouDescribe — 软件工程实习生
2025 年 11 月 – 至今
为服务视障用户的无障碍平台开发并上线两个功能。
- 播放速度模拟器：发现质量衡量漏洞（志愿者按 1x 审听，用户实际以 2x–3x 收听）。用 React + TypeScript 开发模拟器并接入 Google Cloud TTS；要求志愿者提交前必须以 3x 试听。描述质量分上升，用户侧反馈改善，无需人工审核介入。
- AI 辅助创作：将 LLM 草稿生成集成进创作流程，降低志愿者冷启动门槛，同时保留志愿者的编辑主导权。
德勤（Deloitte）— 审计数据分析师
2023 年 7 月 – 2024 年 6 月
- 用 Python/pandas 构建自动化 ETL 流水线，用于审计 engagement 中财务分录数据的规范化和科目映射。每个 engagement 的数据准备时间从 1–2 天缩短至约 3 小时。
- 设计基于规则的映射引擎（hash map 精确匹配 + 正则 fuzzy matching），配显式异常路由——系统不会对低置信度映射静默通过。
项目
| 项目 | 技术栈 | 简介 |
|---|---|---|
| OrderFlow | Java、Spring Boot、PostgreSQL | 带 saga 回滚和幂等支付的订单生命周期后端 |
| FinancialReport | Python、pandas、PostgreSQL | 多格式接入 + 规则映射 + 异常路由的财务数据平台 |
| MemoryOS | FastAPI、React、pgvector | 用于个人知识管理的语义 + 关键词混合检索系统 |
| YouDescribe | React、TypeScript、GCP TTS | 生产无障碍工具；播放速度模拟器提升了描述质量 |
| VisoCode | Python、LangGraph | 自然语言转教学动画的 multi-agent 系统；AdventureX 2025 最佳技术奖 |
| AlgoMentor | Python、LLM | 带三层提示系统的 AI 编程辅导工具，防止过度依赖答案 |
技术能力
语言：Java、Python、TypeScript、SQL
后端：Spring Boot、FastAPI、Node.js、REST API
数据：PostgreSQL、pgvector、pandas、SQLAlchemy
AI/ML：LangGraph、RAG 系统、向量搜索、OpenAI API
工具：Docker、Git、Google Cloud、Testcontainers
Amazon 面试定位
最强故事对应关系：
- Learn and Be Curious / Dive Deep：VisoCode LangGraph 重构（文档不够用时直接看源码）
- Invent and Simplify / Deliver Results：德勤 ETL 流水线（2 天 → 3 小时，显式异常路由）
- Customer Obsession / Ownership：YouDescribe 播放速度模拟器（自己发现问题、开发、上线，不在 sprint 里）
- Invent and Simplify / Customer Obsession：AlgoMentor 提示系统（行为设计，不只是功能设计）
完整故事库：行为面试准备