1、web、大数据全栈。
2、熟悉python 爬虫（requests、selenium）的编写调试：爬虫在不改变现有业务模式和系统运行机制的情况下，实现数据的互联互通，业务的操作自动化，极大解放人力物力，为接下来的大数据分析提供轻量化的解决方案。
3、熟悉python 数据分析（pandas、vaex）：轻量的方式实现日常报表的灵活生成与加工处理;其次可以对海量的存量数据，进行无差别的挖掘处理，进而发现潜在的优化途径以及可利用资源。
4、熟悉python web设计开发（flask，echarts）：大数据分析后的可视化呈现与交互；以及日常业务流程的包装处理。
5、熟悉linux开发环境搭建，运营维护。
6、熟悉关系数据库MySQL数据模式的设计。
7、熟悉非关系数据库MongoDB、redis的使用。

利用python和requests爬虫，为安徽某农村商业银行建设了统一的数据互联互通平台，且不改变其现有业务模式和遗留系统的运行机制，在面临强监管要求，对其存量数据进行规整化与清理时，通过爬虫自动化处理以及跨系统的数据抓取，将其预计3年的人工处理任务，缩短到仅仅几小时，直接节省人力成本约千万。
利用python和vaex,为安徽某农村商业银行建设了轻量化的大数据分析平台。通过对其海量的日常数据和存量数据进行分析挖掘，优化内部流程，精简人员配置，快速发现市场机会，并预以快速反应。