阿德勒
大数据
北京合思信息技术有限公司 · 7年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1. 编程语言：熟练掌握 Python 编程语言，理解语言特性，有相关开发项目经验，能独立完成项目的构建或部署。
2. 后端基础技能：
- 精通 SQL，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库设计及调用。
- 了解 Redis 等缓存工具，了解常见的存储与查询场景。
- 能够熟练处理常见的文件加工流程，如文件处理、转换等后台任务。
3. 熟悉 RESTful API 设计模式，有良好的接口设计、实现和调试习惯。
4. 掌握 Git 的常用操作，熟悉分支管理/代码合并冲突解决，具备良好的团队协作能力。
5. 了解前后端分离的开发模式，能与前端工程师进行有效沟通。
6. 熟悉 Docker 的使用，掌握容器化开发实践，能完成以 Docker 为基础的服务部署。
2. 后端基础技能：
- 精通 SQL，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库设计及调用。
- 了解 Redis 等缓存工具，了解常见的存储与查询场景。
- 能够熟练处理常见的文件加工流程，如文件处理、转换等后台任务。
3. 熟悉 RESTful API 设计模式，有良好的接口设计、实现和调试习惯。
4. 掌握 Git 的常用操作，熟悉分支管理/代码合并冲突解决，具备良好的团队协作能力。
5. 了解前后端分离的开发模式，能与前端工程师进行有效沟通。
6. 熟悉 Docker 的使用，掌握容器化开发实践，能完成以 Docker 为基础的服务部署。
项目经验
1. 智能数据分析平台
技术栈：Python + Pandas + Plotly/Dash + SQL
项目亮点：
爬取公开数据集（如豆瓣电影、链家房价），用 Pandas 清洗+分析，生成可视化报表。
使用 Dash/Streamlit 搭建交互式 Web 看板，支持动态筛选数据。
优化数据处理速度（如用 Dask 替代 Pandas 处理大规模数据）。
开发数据自动化分析平台，实现 10W+ 条数据秒级处理，生成可视化报告，帮助用户快速洞察趋势。
2. 自动化办公工具
技术栈：Python + PyAutoGUI + OpenPyXL + SMTP
项目亮点：
批量处理 Excel/PDF（合并表格、提取关键字段）并邮件发送。
用 OCR（如 PaddleOCR） 识别图片/PDF 中的文字，转为结构化数据。
定时任务（APScheduler）自动执行，解放重复劳动。
开发自动化工具，将人工 2 小时完成的报表整理工作缩短至 5 分钟，准确率 99%。
3. 个性化推荐系统
技术栈：Python + Scikit-learn/TensorFlow + Flask + MongoDB
项目亮点：
基于用户行为数据（如电影评分、购物记录），实现 协同过滤/内容推荐 算法。
用 Flask 提供 API，前端展示推荐结果（可对接简易 Web 页面）。
部署到云服务器（如阿里云），记录用户反馈优化模型。
搭建订单推荐系统，A/B 测试显示点击率提升 30%，支持 1000+ 用户并发请求。
技术栈：Python + Pandas + Plotly/Dash + SQL
项目亮点：
爬取公开数据集（如豆瓣电影、链家房价），用 Pandas 清洗+分析，生成可视化报表。
使用 Dash/Streamlit 搭建交互式 Web 看板，支持动态筛选数据。
优化数据处理速度（如用 Dask 替代 Pandas 处理大规模数据）。
开发数据自动化分析平台，实现 10W+ 条数据秒级处理，生成可视化报告，帮助用户快速洞察趋势。
2. 自动化办公工具
技术栈：Python + PyAutoGUI + OpenPyXL + SMTP
项目亮点：
批量处理 Excel/PDF（合并表格、提取关键字段）并邮件发送。
用 OCR（如 PaddleOCR） 识别图片/PDF 中的文字，转为结构化数据。
定时任务（APScheduler）自动执行，解放重复劳动。
开发自动化工具，将人工 2 小时完成的报表整理工作缩短至 5 分钟，准确率 99%。
3. 个性化推荐系统
技术栈：Python + Scikit-learn/TensorFlow + Flask + MongoDB
项目亮点：
基于用户行为数据（如电影评分、购物记录），实现 协同过滤/内容推荐 算法。
用 Flask 提供 API，前端展示推荐结果（可对接简易 Web 页面）。
部署到云服务器（如阿里云），记录用户反馈优化模型。
搭建订单推荐系统，A/B 测试显示点击率提升 30%，支持 1000+ 用户并发请求。
阿德勒
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技术能力
1. 编程语言：熟练掌握 Python 编程语言，理解语言特性，有相关开发项目经验，能独立完成项目的构建或部署。
2. 后端基础技能：
- 精通 SQL，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库设计及调用。
- 了解 Redis 等缓存工具，了解常见的存储与查询场景。
- 能够熟练处理常见的文件加工流程，如文件处理、转换等后台任务。
3. 熟悉 RESTful API 设计模式，有良好的接口设计、实现和调试习惯。
4. 掌握 Git 的常用操作，熟悉分支管理/代码合并冲突解决，具备良好的团队协作能力。
5. 了解前后端分离的开发模式，能与前端工程师进行有效沟通。
6. 熟悉 Docker 的使用，掌握容器化开发实践，能完成以 Docker 为基础的服务部署。
2. 后端基础技能：
- 精通 SQL，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库设计及调用。
- 了解 Redis 等缓存工具，了解常见的存储与查询场景。
- 能够熟练处理常见的文件加工流程，如文件处理、转换等后台任务。
3. 熟悉 RESTful API 设计模式，有良好的接口设计、实现和调试习惯。
4. 掌握 Git 的常用操作，熟悉分支管理/代码合并冲突解决，具备良好的团队协作能力。
5. 了解前后端分离的开发模式，能与前端工程师进行有效沟通。
6. 熟悉 Docker 的使用，掌握容器化开发实践，能完成以 Docker 为基础的服务部署。
项目经验
1. 智能数据分析平台
技术栈：Python + Pandas + Plotly/Dash + SQL
项目亮点：
爬取公开数据集（如豆瓣电影、链家房价），用 Pandas 清洗+分析，生成可视化报表。
使用 Dash/Streamlit 搭建交互式 Web 看板，支持动态筛选数据。
优化数据处理速度（如用 Dask 替代 Pandas 处理大规模数据）。
开发数据自动化分析平台，实现 10W+ 条数据秒级处理，生成可视化报告，帮助用户快速洞察趋势。
2. 自动化办公工具
技术栈：Python + PyAutoGUI + OpenPyXL + SMTP
项目亮点：
批量处理 Excel/PDF（合并表格、提取关键字段）并邮件发送。
用 OCR（如 PaddleOCR） 识别图片/PDF 中的文字，转为结构化数据。
定时任务（APScheduler）自动执行，解放重复劳动。
开发自动化工具，将人工 2 小时完成的报表整理工作缩短至 5 分钟，准确率 99%。
3. 个性化推荐系统
技术栈：Python + Scikit-learn/TensorFlow + Flask + MongoDB
项目亮点：
基于用户行为数据（如电影评分、购物记录），实现 协同过滤/内容推荐 算法。
用 Flask 提供 API，前端展示推荐结果（可对接简易 Web 页面）。
部署到云服务器（如阿里云），记录用户反馈优化模型。
搭建订单推荐系统，A/B 测试显示点击率提升 30%，支持 1000+ 用户并发请求。
技术栈：Python + Pandas + Plotly/Dash + SQL
项目亮点：
爬取公开数据集（如豆瓣电影、链家房价），用 Pandas 清洗+分析，生成可视化报表。
使用 Dash/Streamlit 搭建交互式 Web 看板，支持动态筛选数据。
优化数据处理速度（如用 Dask 替代 Pandas 处理大规模数据）。
开发数据自动化分析平台，实现 10W+ 条数据秒级处理，生成可视化报告，帮助用户快速洞察趋势。
2. 自动化办公工具
技术栈：Python + PyAutoGUI + OpenPyXL + SMTP
项目亮点：
批量处理 Excel/PDF（合并表格、提取关键字段）并邮件发送。
用 OCR（如 PaddleOCR） 识别图片/PDF 中的文字，转为结构化数据。
定时任务（APScheduler）自动执行，解放重复劳动。
开发自动化工具，将人工 2 小时完成的报表整理工作缩短至 5 分钟，准确率 99%。
3. 个性化推荐系统
技术栈：Python + Scikit-learn/TensorFlow + Flask + MongoDB
项目亮点：
基于用户行为数据（如电影评分、购物记录），实现 协同过滤/内容推荐 算法。
用 Flask 提供 API，前端展示推荐结果（可对接简易 Web 页面）。
部署到云服务器（如阿里云），记录用户反馈优化模型。
搭建订单推荐系统，A/B 测试显示点击率提升 30%，支持 1000+ 用户并发请求。
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