二 格.
数据项目助理
浙江大华技术股份有限公司 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州 滨江
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
python：
核心语法与特性
精通基础语法：数据类型（列表/字典/集合推导式）、流程控制、函数式编程（lambda/map/filter）
面向对象编程：类与继承、魔术方法、装饰器、元类等高级特性
异常处理与上下文管理器（with语句），熟悉__enter__/__exit__机制
异步编程：熟练使用asyncio库，掌握协程（Coroutine）、async/await语法及事件循环原理
生态工具与框架
数据科学：NumPy向量化计算、Pandas数据处理、Matplotlib/Seaborn可视化
Web开发：Django（ORM、中间件、REST框架）、Flask（蓝图、Jinja2模板）
自动化运维：利用paramiko进行SSH连接，fabric实现批量任务编排
测试工具：unittest/pytest单元测试，Selenium自动化浏览器操作
性能优化
使用cProfile分析性能瓶颈，通过C扩展（如Cython）加速关键代码
多进程/多线程编程（multiprocessing/concurrent.futures），解决GIL限制
内存管理：引用计数与垃圾回收机制，避免循环引用导致的内存泄漏
核心语法与特性
精通基础语法：数据类型（列表/字典/集合推导式）、流程控制、函数式编程（lambda/map/filter）
面向对象编程：类与继承、魔术方法、装饰器、元类等高级特性
异常处理与上下文管理器（with语句），熟悉__enter__/__exit__机制
异步编程：熟练使用asyncio库，掌握协程（Coroutine）、async/await语法及事件循环原理
生态工具与框架
数据科学：NumPy向量化计算、Pandas数据处理、Matplotlib/Seaborn可视化
Web开发：Django（ORM、中间件、REST框架）、Flask（蓝图、Jinja2模板）
自动化运维：利用paramiko进行SSH连接，fabric实现批量任务编排
测试工具：unittest/pytest单元测试，Selenium自动化浏览器操作
性能优化
使用cProfile分析性能瓶颈，通过C扩展（如Cython）加速关键代码
多进程/多线程编程（multiprocessing/concurrent.futures），解决GIL限制
内存管理：引用计数与垃圾回收机制，避免循环引用导致的内存泄漏
项目经验
宁波尖兵计划：
数据采集与清洗
开发多源数据爬虫：使用Scrapy框架对接企业API（OAuth2认证），处理JSON/XML异构数据，日均采集量达2TB。
数据清洗管道：基于Pandas实现自动化清洗（去重/异常值修正），结合OpenPyXL处理Excel模板，效率提升60%。
异步任务调度：通过Celery + Redis构建分布式任务队列，支持断点续传与失败重试，确保数据同步稳定性。
数据分析与可视化
产能预测模型：利用Prophet时间序列算法预测企业季度产能，准确率达85%；通过Dask加速大规模数据计算。
供应链网络分析：基于NetworkX构建供应商-生产商关系图谱，识别关键节点风险，降低供应链中断概率30%。
可视化大屏：集成ECharts与Pyecharts生成动态图表，支持多维度下钻分析（区域/行业/规模）。
系统架构与部署
微服务化设计：采用Django REST Framework构建API服务，使用JWT实现跨域鉴权，QPS峰值达1200+。
容器化部署：通过Docker-Compose编排MySQL主从集群、Redis哨兵节点，Nginx负载均衡+Gunicorn多Worker模式。
运维监控：基于Prometheus采集容器资源指标，Grafana配置自定义看板；通过ELK集中分析Python应用日志。
数据采集与清洗
开发多源数据爬虫：使用Scrapy框架对接企业API（OAuth2认证），处理JSON/XML异构数据，日均采集量达2TB。
数据清洗管道：基于Pandas实现自动化清洗（去重/异常值修正），结合OpenPyXL处理Excel模板，效率提升60%。
异步任务调度：通过Celery + Redis构建分布式任务队列，支持断点续传与失败重试，确保数据同步稳定性。
数据分析与可视化
产能预测模型：利用Prophet时间序列算法预测企业季度产能，准确率达85%；通过Dask加速大规模数据计算。
供应链网络分析：基于NetworkX构建供应商-生产商关系图谱，识别关键节点风险，降低供应链中断概率30%。
可视化大屏：集成ECharts与Pyecharts生成动态图表，支持多维度下钻分析（区域/行业/规模）。
系统架构与部署
微服务化设计：采用Django REST Framework构建API服务，使用JWT实现跨域鉴权，QPS峰值达1200+。
容器化部署：通过Docker-Compose编排MySQL主从集群、Redis哨兵节点，Nginx负载均衡+Gunicorn多Worker模式。
运维监控：基于Prometheus采集容器资源指标，Grafana配置自定义看板；通过ELK集中分析Python应用日志。
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二 格.
数据项目助理 · 1年经验 · 浙江大华技术股份有限公司
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技术能力
python：
核心语法与特性
精通基础语法：数据类型（列表/字典/集合推导式）、流程控制、函数式编程（lambda/map/filter）
面向对象编程：类与继承、魔术方法、装饰器、元类等高级特性
异常处理与上下文管理器（with语句），熟悉__enter__/__exit__机制
异步编程：熟练使用asyncio库，掌握协程（Coroutine）、async/await语法及事件循环原理
生态工具与框架
数据科学：NumPy向量化计算、Pandas数据处理、Matplotlib/Seaborn可视化
Web开发：Django（ORM、中间件、REST框架）、Flask（蓝图、Jinja2模板）
自动化运维：利用paramiko进行SSH连接，fabric实现批量任务编排
测试工具：unittest/pytest单元测试，Selenium自动化浏览器操作
性能优化
使用cProfile分析性能瓶颈，通过C扩展（如Cython）加速关键代码
多进程/多线程编程（multiprocessing/concurrent.futures），解决GIL限制
内存管理：引用计数与垃圾回收机制，避免循环引用导致的内存泄漏
核心语法与特性
精通基础语法：数据类型（列表/字典/集合推导式）、流程控制、函数式编程（lambda/map/filter）
面向对象编程：类与继承、魔术方法、装饰器、元类等高级特性
异常处理与上下文管理器（with语句），熟悉__enter__/__exit__机制
异步编程：熟练使用asyncio库，掌握协程（Coroutine）、async/await语法及事件循环原理
生态工具与框架
数据科学：NumPy向量化计算、Pandas数据处理、Matplotlib/Seaborn可视化
Web开发：Django（ORM、中间件、REST框架）、Flask（蓝图、Jinja2模板）
自动化运维：利用paramiko进行SSH连接，fabric实现批量任务编排
测试工具：unittest/pytest单元测试，Selenium自动化浏览器操作
性能优化
使用cProfile分析性能瓶颈，通过C扩展（如Cython）加速关键代码
多进程/多线程编程（multiprocessing/concurrent.futures），解决GIL限制
内存管理：引用计数与垃圾回收机制，避免循环引用导致的内存泄漏
项目经验
宁波尖兵计划：
数据采集与清洗
开发多源数据爬虫：使用Scrapy框架对接企业API（OAuth2认证），处理JSON/XML异构数据，日均采集量达2TB。
数据清洗管道：基于Pandas实现自动化清洗（去重/异常值修正），结合OpenPyXL处理Excel模板，效率提升60%。
异步任务调度：通过Celery + Redis构建分布式任务队列，支持断点续传与失败重试，确保数据同步稳定性。
数据分析与可视化
产能预测模型：利用Prophet时间序列算法预测企业季度产能，准确率达85%；通过Dask加速大规模数据计算。
供应链网络分析：基于NetworkX构建供应商-生产商关系图谱，识别关键节点风险，降低供应链中断概率30%。
可视化大屏：集成ECharts与Pyecharts生成动态图表，支持多维度下钻分析（区域/行业/规模）。
系统架构与部署
微服务化设计：采用Django REST Framework构建API服务，使用JWT实现跨域鉴权，QPS峰值达1200+。
容器化部署：通过Docker-Compose编排MySQL主从集群、Redis哨兵节点，Nginx负载均衡+Gunicorn多Worker模式。
运维监控：基于Prometheus采集容器资源指标，Grafana配置自定义看板；通过ELK集中分析Python应用日志。
数据采集与清洗
开发多源数据爬虫：使用Scrapy框架对接企业API（OAuth2认证），处理JSON/XML异构数据，日均采集量达2TB。
数据清洗管道：基于Pandas实现自动化清洗（去重/异常值修正），结合OpenPyXL处理Excel模板，效率提升60%。
异步任务调度：通过Celery + Redis构建分布式任务队列，支持断点续传与失败重试，确保数据同步稳定性。
数据分析与可视化
产能预测模型：利用Prophet时间序列算法预测企业季度产能，准确率达85%；通过Dask加速大规模数据计算。
供应链网络分析：基于NetworkX构建供应商-生产商关系图谱，识别关键节点风险，降低供应链中断概率30%。
可视化大屏：集成ECharts与Pyecharts生成动态图表，支持多维度下钻分析（区域/行业/规模）。
系统架构与部署
微服务化设计：采用Django REST Framework构建API服务，使用JWT实现跨域鉴权，QPS峰值达1200+。
容器化部署：通过Docker-Compose编排MySQL主从集群、Redis哨兵节点，Nginx负载均衡+Gunicorn多Worker模式。
运维监控：基于Prometheus采集容器资源指标，Grafana配置自定义看板；通过ELK集中分析Python应用日志。
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