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PYTHON高级开发工程师 · 3年经验 · 企知道
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技术能力
1、熟练掌握 Python ,主要进行 Web 开发、机器学习模型调优等;
2、熟悉面向对象思想，具备良好的 OOP 思维，了解常见的设计模式;
3、熟悉 MySql ,有 MySql 调优经验;
4、熟悉 http 协议，Linux 命令和 git 命令;
5、有较好的沟通能力，具备多维度思考问题的良好的团队合作素养。
2、熟悉面向对象思想，具备良好的 OOP 思维，了解常见的设计模式;
3、熟悉 MySql ,有 MySql 调优经验;
4、熟悉 http 协议，Linux 命令和 git 命令;
5、有较好的沟通能力，具备多维度思考问题的良好的团队合作素养。
项目经验
项目简介:
利用人工预测和机器预测的店铺销售数据，并计算出货品出入库周期，为供应链部门提供决策条件，以达到控制成本、精准补货的作用。
技术栈：
该智能补货系统主要使用使用:Python+Flask+Prophet+MySQL+Oracle。
主要流程:
1、数据预处理：主要以 ERP 开放的数据库为主，对其中库存和销量数据进行清洗和筛选，保存到 MySQL 数据库；
2、 模型搭建: 利用处理好的历史数据放入 Prophet 模型中训练,得出最优参数，并保存模型；
3、 后台逻辑处理: 利用 pandas 结合库存、物流和预测数据，得出预计到库时间，最终通过 flask 开放 API 给到前端，做出展示；
4、 前端展示逻辑：展示预测库存、历史库存和预警数据，同时允许人工干预库存数据。
利用人工预测和机器预测的店铺销售数据，并计算出货品出入库周期，为供应链部门提供决策条件，以达到控制成本、精准补货的作用。
技术栈：
该智能补货系统主要使用使用:Python+Flask+Prophet+MySQL+Oracle。
主要流程:
1、数据预处理：主要以 ERP 开放的数据库为主，对其中库存和销量数据进行清洗和筛选，保存到 MySQL 数据库；
2、 模型搭建: 利用处理好的历史数据放入 Prophet 模型中训练,得出最优参数，并保存模型；
3、 后台逻辑处理: 利用 pandas 结合库存、物流和预测数据，得出预计到库时间，最终通过 flask 开放 API 给到前端，做出展示；
4、 前端展示逻辑：展示预测库存、历史库存和预警数据，同时允许人工干预库存数据。
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