猿急送>

天津其它兼职程序员

ID：409760

踏雪无痕

体系管理总监

公司信息：
中孚信息

工作经验：
15年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
天津
全区

技术能力

作为一名有着多年实战经验的Python数据工程师，我专注于构建覆盖数据采集、处理与分析的全链路解决方案。在数据获取层面，我对爬虫技术有着深入理解。

数据采集方面，我精通整个Python爬虫技术栈。基于Requests库能够熟练处理各类网络请求和响应解析，包括复杂的会话维持、动态Cookie管理和反爬应对策略。对于Scrapy框架，我具备构建分布式爬虫系统的专业能力，深入掌握其核心架构包括Spider定制、Item Pipeline优化及Middleware中间件开发。特别擅长通过自定义扩展实现IP代理池、智能限速等特性，确保在海量数据抓取场景下的稳定性和效率。

数据处理层面，我拥有丰富的大数据分析经验。使用Pandas进行数据清洗和转换时，注重代码的性能优化和内存管理，能够高效处理GB级别的结构化数据集。当数据规模持续增长时，我能够无缝切换到Spark分布式计算生态，熟练运用PySpark API完成TB级数据的ETL流程，包括数据聚合、特征工程和分布式机器学习任务。

这套技术组合使我可以根据数据体量和业务需求，灵活选择最适合的工具方案。无论是快速原型开发还是生产级系统构建，都能确保数据处理流程在性能和可维护性之间达到最佳平衡。

项目经验

1. 某某电商评论洞察系统

当时业务面临的核心问题是：如何从国内主流电商平台的数十亿条商品评论中，快速提炼出产品缺陷与用户口碑。

我的核心工作是搭建数据处理管道。在采集层，我们用Scrapy构建了一个能智能调度代理IP的爬虫集群，通过自定义下载中间件和随机延时，在严苛的反爬策略下，每天稳定抓取数千万条评论。原始数据直接进HDFS存为序列化文件。在清洗和结构化阶段，我写了不少Pandas脚本做初期样本分析和解析规则验证，但全量数据则交给Spark。我们用它的DataFrame API完成了评论分词、情感倾向判断和关键实体（比如“电池”、“屏幕”）的提取。最终，基于这些特征训练了一个无监督的主题模型，自动将海量抱怨声聚类成“续航问题”、“发货慢”等有明确意义的类别。

这套系统让产品团队第一次了解到用户的声音，新发现的致命缺陷比客服渠道上报平均早48小时，为产品迭代和危机公关赢得了宝贵窗口。

2. 社交网络影响力分析引擎

这个项目的挑战在于数据的“广”和“杂”。我们需要分析一个包含亿级“关注”关系的异构社交网络，从中找出真正有影响力的节点。

技术栈完全围绕分布式处理搭建。数据源头是多个渠道的API和Requests定制的流式采集器，爬得的关系边和用户属性被实时打入Kafka。我负责的Spark作业会消费这些数据，进行多次聚合，计算出每个用户的PageRank、粉丝数等几百个维度的特征。这里最头疼的是数据倾斜——几个亿粉大V的处理任务会拖垮整个集群。我们通过自定义分区策略和盐化技巧，才把计算时间从几天压到了几小时内。特征准备好后，我们尝试了多种图嵌入算法，最终选择在Spark MLlib上实现了一个改进的Node2Vec模型，将网络结构特征向量化。

项目交付后，其识别出的“隐藏关键人物”精准度比传统方法（只看粉丝数）高出20%，直接提升了后续营销活动的转化率。

3. 搜索引擎网页质量评估体系

这是为了优化自家搜索引擎的索引质量。初始库里有千亿级别的网页，但质量参差不齐，严重影响了搜索结果。

我的角色是建立一套自动化质量分诊系统。爬虫层面，基于Scrapy的分布式框架负责对存量网页进行轮回抓取和增量更新，通过Redis进行高效的URL去重。对抓回的原始HTML，我用Pandas做快速样本分析，摸索出一套结合Spark进行全量处理的规则：提取正文文本、计算广告比率、检测垃圾关键词、分析外链质量等，生成上百个质量特征。最大的难点在于定义“质量”标签，我们结合了人工标注和用户点击日志，最终用Spark上的XGBoost训练了一个二分类模型，能准确地将网页分为“优质”、“普通”和“垃圾”三类。

该系统上线后，搜索引擎索引库中的优质内容占比在三个月内提升了近15%，直接拉高了用户搜索满意度。