seven
python数据开发工程师
浩鲸云计算科技股份有限公司 · 10年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
重庆 全区
时间：
下班后
信用行为
0
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技术能力
本人精通 Python 全栈开发技术，熟练掌握 Python 核心语法及常用第三方库（包括 requests、Scrapy、BeautifulSoup、Pandas、NumPy、Selenium、Pytest、cv2、open3d 等），能独立完成各类 Python 开发需求。在爬虫领域，可基于合规原则开发定向数据爬取脚本，处理反爬机制（如验证码、IP 代理池），实现数据批量采集与清洗；自动化测试方向，擅长使用 Pytest 框架搭建接口 / UI 自动化测试体系，编写测试用例并生成可视化测试报告；数据处理与分析方面，可通过 Pandas、NumPy 完成海量数据清洗、转换、统计，结合 Matplotlib/Seaborn 实现数据可视化，输出可落地的分析结论；同时熟练编写自动化办公、运维类 Python 脚本，解决各类重复性工作场景需求。此外，精通 SQL 语言（MySQL/PostgreSQL），能完成复杂多表关联查询、数据索引优化，熟悉 Linux 常用命令（如文件操作、进程管理、环境部署），可独立在 Linux 环境下完成 Python 项目的部署与运行，能高效对接企业级数据处理、自动化开发、爬虫定制等各类 Python 相关需求。
项目经验
1、央企汽车 BEV 项目：主导基于 Python 的全流程数据处理工作，运用 Pandas、NumPy 对海量汽车场景原始数据进行结构化分组送标，通过 cv2/open3d 构建可视化验证体系，精准校验标注数据的完整性、准确性与一致性，筛选出符合算法训练标准的高质量数据并完成标准化打包交付。该环节的落地有效提升了 BEV 算法模型训练效率 30% 以上，验证准确率提升 25%，保障了汽车 BEV 算法研发的核心数据供给。
2、阿里云全域资产（DataPro）项目：负责核心数据指标开发与可视化落地，在 DataPhin 平台深度融合 Python 与 SQL 脚本，完成多源异构数据的清洗、整合、关联分析，独立完成 173 个全域资产核心指标（含资产盘点、使用效率、成本拆解等维度）的开发与落地，并基于 Quick BI 搭建交互式可视化报表，报表覆盖企业资产全生命周期管理场景，为客户提供了可直接落地的资产数据决策依据。
3、广发银行数据产品项目：基于 Hadoop 大数据框架，使用 SQL 开发高性能离线数据处理脚本，完成金融业务全流程核心指标（客户资产、交易流水、风险评级、产品转化率等）的开发与迭代，脚本兼顾数据处理效率与金融数据合规性，支撑了银行数据产品的日常运营与管理层决策分析，保障了千万级金融数据处理的时效性与准确性。
2、阿里云全域资产（DataPro）项目：负责核心数据指标开发与可视化落地，在 DataPhin 平台深度融合 Python 与 SQL 脚本，完成多源异构数据的清洗、整合、关联分析，独立完成 173 个全域资产核心指标（含资产盘点、使用效率、成本拆解等维度）的开发与落地，并基于 Quick BI 搭建交互式可视化报表，报表覆盖企业资产全生命周期管理场景，为客户提供了可直接落地的资产数据决策依据。
3、广发银行数据产品项目：基于 Hadoop 大数据框架，使用 SQL 开发高性能离线数据处理脚本，完成金融业务全流程核心指标（客户资产、交易流水、风险评级、产品转化率等）的开发与迭代，脚本兼顾数据处理效率与金融数据合规性，支撑了银行数据产品的日常运营与管理层决策分析，保障了千万级金融数据处理的时效性与准确性。
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技术能力
本人精通 Python 全栈开发技术，熟练掌握 Python 核心语法及常用第三方库（包括 requests、Scrapy、BeautifulSoup、Pandas、NumPy、Selenium、Pytest、cv2、open3d 等），能独立完成各类 Python 开发需求。在爬虫领域，可基于合规原则开发定向数据爬取脚本，处理反爬机制（如验证码、IP 代理池），实现数据批量采集与清洗；自动化测试方向，擅长使用 Pytest 框架搭建接口 / UI 自动化测试体系，编写测试用例并生成可视化测试报告；数据处理与分析方面，可通过 Pandas、NumPy 完成海量数据清洗、转换、统计，结合 Matplotlib/Seaborn 实现数据可视化，输出可落地的分析结论；同时熟练编写自动化办公、运维类 Python 脚本，解决各类重复性工作场景需求。此外，精通 SQL 语言（MySQL/PostgreSQL），能完成复杂多表关联查询、数据索引优化，熟悉 Linux 常用命令（如文件操作、进程管理、环境部署），可独立在 Linux 环境下完成 Python 项目的部署与运行，能高效对接企业级数据处理、自动化开发、爬虫定制等各类 Python 相关需求。
项目经验
1、央企汽车 BEV 项目：主导基于 Python 的全流程数据处理工作，运用 Pandas、NumPy 对海量汽车场景原始数据进行结构化分组送标，通过 cv2/open3d 构建可视化验证体系，精准校验标注数据的完整性、准确性与一致性，筛选出符合算法训练标准的高质量数据并完成标准化打包交付。该环节的落地有效提升了 BEV 算法模型训练效率 30% 以上，验证准确率提升 25%，保障了汽车 BEV 算法研发的核心数据供给。
2、阿里云全域资产（DataPro）项目：负责核心数据指标开发与可视化落地，在 DataPhin 平台深度融合 Python 与 SQL 脚本，完成多源异构数据的清洗、整合、关联分析，独立完成 173 个全域资产核心指标（含资产盘点、使用效率、成本拆解等维度）的开发与落地，并基于 Quick BI 搭建交互式可视化报表，报表覆盖企业资产全生命周期管理场景，为客户提供了可直接落地的资产数据决策依据。
3、广发银行数据产品项目：基于 Hadoop 大数据框架，使用 SQL 开发高性能离线数据处理脚本，完成金融业务全流程核心指标（客户资产、交易流水、风险评级、产品转化率等）的开发与迭代，脚本兼顾数据处理效率与金融数据合规性，支撑了银行数据产品的日常运营与管理层决策分析，保障了千万级金融数据处理的时效性与准确性。
2、阿里云全域资产（DataPro）项目：负责核心数据指标开发与可视化落地，在 DataPhin 平台深度融合 Python 与 SQL 脚本，完成多源异构数据的清洗、整合、关联分析，独立完成 173 个全域资产核心指标（含资产盘点、使用效率、成本拆解等维度）的开发与落地，并基于 Quick BI 搭建交互式可视化报表，报表覆盖企业资产全生命周期管理场景，为客户提供了可直接落地的资产数据决策依据。
3、广发银行数据产品项目：基于 Hadoop 大数据框架，使用 SQL 开发高性能离线数据处理脚本，完成金融业务全流程核心指标（客户资产、交易流水、风险评级、产品转化率等）的开发与迭代，脚本兼顾数据处理效率与金融数据合规性，支撑了银行数据产品的日常运营与管理层决策分析，保障了千万级金融数据处理的时效性与准确性。
案例展示
某学校自动化办公
本人独立负责某学校食堂表格自动化脚本的全流程开发与落地，核心解决该校食堂每日填写采购、入库、库存等多类表格流程繁琐、易出错、耗时久的痛点。项目中全程主导需求梳理、技术选型与代码实现，针对该校专属的食堂表格体系，运用 Python 的 cv2（辅助表格格式校验）、openxlsx（
CVE漏洞信息获取并入库
本人独立完成 CVE/CWE 漏洞数据自动化爬取与入库系统的全流程开发，核心解决网络安全领域人工收集漏洞数据效率低、数据不完整、更新不及时的痛点。项目中全程主导爬虫架构设计、数据处理逻辑开发与数据库适配：基于 Python 开发多线程爬虫，通过 requests/Scrapy 框
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