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南京Python兼职程序员

ID：406208

燃

资深大数据开发工程师

公司信息：
怪兽充电

工作经验：
8年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
南京
全区

技术能力

专业能力概述

一名拥有多年实战经验的复合型数据技术专家，技术栈全面，兼具数据平台构建、数据价值挖掘和业务应用落地能力。不仅精通从数据采集、处理到服务化的完整数据链路开发，更善于利用数据驱动决策，为业务提供深度洞察和智能化解决方案。

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一、核心技术栈与架构能力

1. 全栈开发与工程化
· 后端开发：精通 Java 生态系统，具备高并发、分布式、微服务架构的设计与开发能力，能够构建稳定、高效的数据服务与应用后端。
· 脚本与自动化：精通 Python、Shell，擅长编写自动化脚本、任务调度、系统运维及快速原型开发，极大提升开发和运维效率。
· 技术整合：能够将前端（如Vue/React）、后端、大数据组件无缝集成，交付端到端的完整数据产品（如数据平台、报表系统、BI工具）。
2. 大数据与云原生技术
· 数据处理框架：深入理解并应用 Hadoop、Spark、Flink 等分布式计算框架进行海量数据的批流处理。
· 数据存储与管理：精通 Hive、HBase、Kafka、Redis 及各类MPP数仓（如 ClickHouse, Doris）的技术选型与性能优化。
· 云平台与容器化：熟悉主流云平台（AWS,阿里云,腾讯云）的大数据服务，具备基于 Docker、Kubernetes 的容器化部署和运维经验。

二、数据领域专业能力

1. 数据治理与中台建设（核心优势）
· 数据中台架构：拥有从0到1规划和建设数据中台的实战经验，包括数据湖、数据仓库、统一数据服务的核心架构设计。
· 数据模型设计：精通维度建模、数据仓库分层理论（ODS-DWD-DWS-ADS），能设计高效、稳定、可扩展的数据模型，保障数据一致性和准确性。
· 数据治理：主导实施数据质量、元数据、数据血缘、数据安全等治理体系，提升数据的可信度和易用性。
2. 数据应用与价值实现
· BI与可视化：精通 FineBI、Tableau、Superset 等工具，能独立开发复杂的数据报表、可视化大屏及自助分析平台，将数据转化为直观的业务洞察。
· 数据服务化（Data API）：擅长将数据资产封装成标准、高效的API服务，赋能前端业务系统，实现数据驱动的业务创新。
3. 智能数据与挖掘分析
· 数据爬虫体系：具备强大的数据采集能力，能设计应对反爬、分布式、异步处理的高可用爬虫系统，为分析挖掘提供丰富的数据源。
· 数据挖掘与机器学习：熟练运用 Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch 等框架，在用户画像、推荐系统、风险控制、销量预测等领域有建模实践经验，推动业务智能化升级。

三、综合软技能

· 业务洞察：具备强烈的业务导向思维，能快速理解业务痛点，将模糊的需求转化为清晰的技术方案和数据产品。
· 项目管理与协作：拥有良好的跨部门沟通和项目推动能力，能协调数据产品经理、分析师、运营等多方角色，确保项目高效交付。
· 技术领导力：具备技术选型、方案评审、性能调优和指导初级工程师的能力。

项目经验

项目名称：基于多源异构数据的代理商智能运营与赋能平台

项目描述：

主导设计并开发了一个集外部大数据采集、内外部数据融合、智能分析挖掘与多端数据服务于一体的综合性数据平台。该项目旨在通过对海量内外部数据的整合与分析，深度构建代理商画像，实现数据化精准运营，并为代理商提供定制化的数据推送与经营分析服务，最终提升公司整体渠道管理效率和代理商业绩。

我的职责：

作为核心负责人/全栈开发工程师，我独立负责或主导了从数据采集、数据处理、模型构建到应用开发与服务的全链路工作。

技术架构与关键实现：

1. 智能爬虫系统（数据采集层）：
· 技术栈：Python（Scrapy, Requests, Selenium）、阿里云DataWorks（调度与监控）、代理IP池、验证码破解方案。
· 实现：构建了高可用、可扩展的分布式多环境爬虫框架，克服反爬机制，稳定获取外部基础门店（POI）、友商门店、多维度天气及市场活动等千万级量量的外部结构化与非结构化数据。
· 挑战与解决：通过DataWorks进行任务编排和异常告警，确保爬虫任务的稳定性和可维护性；设计智能调度策略，规避IP封锁，保证数据采集的效率和合规性。
2. 数据融合与处理（数据中台层）：
· 技术栈：阿里云DataWorks（数据集成与ETL）、MaxCompute（ODPS）、Hive、Java（数据服务开发）。
· 实现：
· 利用DataWorks将爬取的外部数据与公司内部的业务数据（如订单、销售）、代理商主数据进行清洗、关联和深度融合。
· 基于维度建模理论，设计并开发了代理商主题数据仓库，构建了包括“代理商业绩”、“代理商圈潜力”、“代理商行为”在内的核心数据模型。
3. 数据挖掘与智能应用（数据价值层）：
· 技术栈：阿里云百炼（LLM）、Python（Pandas, Scikit-learn）。
· 实现：
· 代理用户画像：基于融合后的数据，构建了包含基础属性、经营能力、行为特征、潜力标签的多维度代理商画像体系。
· 数据化运营：利用机器学习算法（如聚类分析），对代理商进行分群，针对不同群体制定差异化的运营策略（如精准扶持、活动推荐）。
· 代理-门店智能匹配：创新性地引入阿里云百炼大模型能力，分析外部门店（POI）特征与代理商经营特性的关联，为代理商智能推荐其服务范围内的潜力门店，开拓新市场。
4. 数据服务与多端交付（应用层）：
· 技术栈：Java（SpringBoot, MyBatis）、Vue、HTML、RESTful API、WebSocket。
· 实现：
· 开发统一数据服务API，将数据模型和能力封装成可复用的接口（如“代理商经营分析API”、“定制化推送API”）。
· 打通公司数据产品App、小程序、PC管理后台等多种终端平台，为代理商提供：
· 经营分析看板：可视化呈现其业绩趋势、指标排名、市场对标分析。
· 定制化数据推送服务：通过App消息、小程序模板消息等渠道，主动向代理商推送其关心的预警信息（如业绩达标提醒）、商机线索（如新开门店）、市场动态（如天气、活动）。

项目成果：

· 数据层面：接入了3+类外部数据源，日均处理数据量达TB级，构建了包含1000+标签的代理商画像体系。
· 业务层面：实现了对全国2w+家代理商的精细化运营，代理商业绩平均提升15%，渠道管理效率提升40%。
· 技术层面：打造了公司级的外部数据采集与赋能标准框架，形成了可复用的数据资产和能力中台。

案例展示

旅游社交平台

牵头设计并研发了一个新一代的智能旅游服务平台。该项目通过整合多源、异构的外部旅游大数据，并深度集成字节跳动扣子（Coze）AI平台能力，构建了集智能信息查询、个性化行程规划、沉浸式旅行社区与自然语言对话交互于一体的综合性解决方案，旨在颠覆传统旅游App体验，为用户提供一站式、AI
智能旅游助手平台

牵头设计并研发了一个新一代的智能旅游服务平台。该项目通过整合多源、异构的外部旅游大数据，并深度集成字节跳动扣子（Coze）AI平台能力，构建了集智能信息查询、个性化行程规划、沉浸式旅行社区与自然语言对话交互于一体的综合性解决方案，旨在颠覆传统旅游App体验，为用户提供一站式、AI