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广州Python兼职程序员

ID：381248

轩.

后端开发工程师

公司信息：
广州市派客朴食信息科技有限公司

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后

所在区域：
广州
海珠

技术能力

1、熟练使用Python 后端开发框架。比如 Django、Flask、Fastapi、Tornado等。
2、熟练使用Python数据分析库以及可视化库。比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn等。
3、熟练使用Python 爬虫方面的知识进行爬取内容。比如 scrapy 框架、selenium、Drissionpage 、playwright自动化爬取等。
4、熟练使用Git进行版本控制，熟练使用分支操作，具备团队协作开发经验。
5、熟悉RESTful APl 的设计规则和开发流程，并有相关经验。
6、熟悉langchain、RAG、Dify的概念和原理。
7、了解Docker 容器化技术，以及常用命令。
8、了解linux 常见命令以及shell脚本的编写。
9、了解Python 的机器学习、深度学习。比如 PyTorch、TensorFlow的使用等。

项目经验

2025.5-2025.6
全栈工程师项目名称：“邻里汇”平台

技术栈：Django + Vue3 + Celery + MySQL + 支付宝SDK
核心贡献：
1、高性能后端架构与防 OOM 优化：基于 Django REST Framework 构建高可用 RESTful API，深度应用 select_related 等 ORM 预加载机制，成功解决了订单和商品列表查询时的 N+1 性能瓶颈。在海量组织与业务数据的 Excel 导出场景中，创新性地采用 while True 结合 limit/offset 进行分批流式读取（Chunking），有效避免了内存溢出（OOM），大幅提升了系统的稳定性。
2、交易核心链路与强一致性保障：独立负责环保商城从商品浏览、购物车到订单结算的全套核心逻辑开发。在订单创建（涉及金额计算、库存扣减、优惠券核销及订单号生成）等高敏感业务中，全面引入 @transaction.atomic() 数据库事务控制，确保在高并发场景下数据状态的强一致性（ACID）；并成功集成了支付宝沙盒 SDK，实现了安全可靠的在线支付闭环。
3、接口安全防刷与全链路审计：为保障平台免受恶意攻击，针对核心业务接口（如创建订单）引入了基于 IP 维度的访问限流机制（ @ratelimit ），有效防止了恶意刷单行为。同时，设计并落地了企业级全链路操作审计日志系统（如 OrderLog 、 GoodsLog ），精准记录操作人、IP地址与状态变更轨迹，极大提升了客诉排查与业务追溯的效率。
4、认证授权与安全防护体系：实施 OAuth2.0 认证协议，并基于 rest_framework_simplejwt 实现 JWT 认证、Access/Refresh Token 签发及黑名单登出策略。对所有敏感信息进行加密处理，结合自定义权限校验类（如 IsAdminOrSuperOrCommon ），构建了细粒度的 RBAC 权限控制模型，全面保障系统的数据安全。
5、异步任务与高并发查询优化：引入 Redis 缓存机制对热门环保商品搜索进行加速，使接口平均响应时间缩短 30%；利用 Celery 搭建异步任务队列，将发送通知、清理过期优惠券等耗时操作进行异步解耦，大幅提升了主线程的并发吞吐能力与用户体验。

2026.1
全栈工程师项目名称：短视频文案智能生成平台
技术栈：Flask + Vue3 + Vite + SQLAlchemy + Playwright + LangChain
核心贡献：
1、架构优化与后端实现：负责设计和实现了基于 Flask 的后端微服务架构，利用 Blueprint 进行了深度的业务模块拆分与重构（如将视频生成 VideoGen 从核心内容模块中独立出来），提供标准 RESTful API 支持前后端分离。结合 Flask-SQLAlchemy 与 MySQL 实现了高效的数据对象关系映射（ORM），使代码结构更加清晰，显著降低了系统的耦合度与后续维护成本。
2、前端交互与体验提升：采用 Vue3 结合 Vite 构建工具与 Element Plus 组件库，搭建了具备极速响应能力的动态前端界面。针对创作者工作流优化了交互设计，实现了脚本内容即时编辑、视频预览及发布配置的可视化展示。通过组件化开发提升了系统的渲染速度，大幅降低了自媒体平台用户的学习门槛与操作成本。
3、 AI 智能脚本生成与多模态融合：深度集成大语言模型（如阿里云 DashScope API），利用 LangChain 框架进行模型调用与消息链管理，通过精心设计的 Prompt 提示词工程，实现了根据简短主题自动生成包含分镜描述、台词与背景音乐建议的结构化脚本。打通了“文本-音频-视频”的多模态内容生成链路，有效提升了短视频前期的创意构思与文案产出效率。
4、数字人视频合成技术攻关：整合 Edge TTS 与基于本地开源方案的 Wav2Lip 深度学习模型，攻克了音频与视频画面口型不匹配的技术难题，实现了高质量的虚拟数字人视频生成。特别针对无 GPU 的运行环境进行了深度优化，制定了纯 CPU 推理的运行与降级策略，并结合 MoviePy 自动完成音视频素材的剪辑与精准合并。
5、跨平台半自动发布与账号安全保障：引入 Playwright 自动化框架替代传统方案，实现了针对 B站（Bilibili）、微博等平台的半自动化视频发布流程。设计了独立的投稿辅助进程与前端用户确认（ need_user_confirm ）机制，并通过 BrowserContext 持久化机制管理登录态（Storage State），在避免频繁扫码的同时