飞鸟
后端开发工程师
上海华为 · 6年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1、精通python全栈开发，掌握 Django、DRF、Celery、Vue 等主流框架。
2、丰富的金融工具知识，熟悉组合交易结算、组合盈亏预测。
3、了解大模型应用，能够实现已有系统与大模型的接入。
2、丰富的金融工具知识，熟悉组合交易结算、组合盈亏预测。
3、了解大模型应用，能够实现已有系统与大模型的接入。
项目经验
项目名称：金融数据分析平台
项目描述：
该项目用于统一接入多源金融市场数据，对行情数据进行实时处理、存储与分析，并提供数据查询、指标计算及可视化展示功能，帮助投研及交易人员进行市场分析与决策支持。
技术栈：
Python / Django / Redis / MySQL / Linux / RESTful API / Git
项目职责：后端服务开发
基于 Django 搭建后端服务框架，设计并实现 RESTful API，为前端提供统一的数据访问接口。
设计并实现多模块系统架构，包括数据采集模块、数据处理模块、指标计算模块及数据查询模块。
数据处理与分析
使用 Python 编写数据清洗与转换逻辑，对原始行情数据进行标准化处理。
实现多种金融指标计算逻辑，如收益率、波动率、持仓损益等。
缓存与性能优化
使用 Redis 存储实时行情数据，提高系统读取效率。
通过缓存热点数据、优化数据库查询等方式提升系统整体性能。
数据库设计
使用 MySQL 进行数据存储，负责数据表结构设计与索引优化。
编写复杂 SQL 及 ORM 查询，优化数据查询性能。
系统稳定性与部署
在 Linux 环境下进行系统部署和维护。
编写日志及监控机制，提高系统可观测性与稳定性。
项目成果：
支持多数据源行情接入，实现毫秒级行情数据更新。
系统稳定运行，支持多用户同时查询及数据分析需求。
显著提升投研人员数据获取与分析效率。
项目描述：
该项目用于统一接入多源金融市场数据，对行情数据进行实时处理、存储与分析，并提供数据查询、指标计算及可视化展示功能，帮助投研及交易人员进行市场分析与决策支持。
技术栈：
Python / Django / Redis / MySQL / Linux / RESTful API / Git
项目职责：后端服务开发
基于 Django 搭建后端服务框架，设计并实现 RESTful API，为前端提供统一的数据访问接口。
设计并实现多模块系统架构，包括数据采集模块、数据处理模块、指标计算模块及数据查询模块。
数据处理与分析
使用 Python 编写数据清洗与转换逻辑，对原始行情数据进行标准化处理。
实现多种金融指标计算逻辑，如收益率、波动率、持仓损益等。
缓存与性能优化
使用 Redis 存储实时行情数据，提高系统读取效率。
通过缓存热点数据、优化数据库查询等方式提升系统整体性能。
数据库设计
使用 MySQL 进行数据存储，负责数据表结构设计与索引优化。
编写复杂 SQL 及 ORM 查询，优化数据查询性能。
系统稳定性与部署
在 Linux 环境下进行系统部署和维护。
编写日志及监控机制，提高系统可观测性与稳定性。
项目成果：
支持多数据源行情接入，实现毫秒级行情数据更新。
系统稳定运行，支持多用户同时查询及数据分析需求。
显著提升投研人员数据获取与分析效率。
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1、精通python全栈开发，掌握 Django、DRF、Celery、Vue 等主流框架。
2、丰富的金融工具知识，熟悉组合交易结算、组合盈亏预测。
3、了解大模型应用，能够实现已有系统与大模型的接入。
2、丰富的金融工具知识，熟悉组合交易结算、组合盈亏预测。
3、了解大模型应用，能够实现已有系统与大模型的接入。
项目经验
项目名称：金融数据分析平台
项目描述：
该项目用于统一接入多源金融市场数据，对行情数据进行实时处理、存储与分析，并提供数据查询、指标计算及可视化展示功能，帮助投研及交易人员进行市场分析与决策支持。
技术栈：
Python / Django / Redis / MySQL / Linux / RESTful API / Git
项目职责：后端服务开发
基于 Django 搭建后端服务框架，设计并实现 RESTful API，为前端提供统一的数据访问接口。
设计并实现多模块系统架构，包括数据采集模块、数据处理模块、指标计算模块及数据查询模块。
数据处理与分析
使用 Python 编写数据清洗与转换逻辑，对原始行情数据进行标准化处理。
实现多种金融指标计算逻辑，如收益率、波动率、持仓损益等。
缓存与性能优化
使用 Redis 存储实时行情数据，提高系统读取效率。
通过缓存热点数据、优化数据库查询等方式提升系统整体性能。
数据库设计
使用 MySQL 进行数据存储，负责数据表结构设计与索引优化。
编写复杂 SQL 及 ORM 查询，优化数据查询性能。
系统稳定性与部署
在 Linux 环境下进行系统部署和维护。
编写日志及监控机制，提高系统可观测性与稳定性。
项目成果：
支持多数据源行情接入，实现毫秒级行情数据更新。
系统稳定运行，支持多用户同时查询及数据分析需求。
显著提升投研人员数据获取与分析效率。
项目描述：
该项目用于统一接入多源金融市场数据，对行情数据进行实时处理、存储与分析，并提供数据查询、指标计算及可视化展示功能，帮助投研及交易人员进行市场分析与决策支持。
技术栈：
Python / Django / Redis / MySQL / Linux / RESTful API / Git
项目职责：后端服务开发
基于 Django 搭建后端服务框架，设计并实现 RESTful API，为前端提供统一的数据访问接口。
设计并实现多模块系统架构，包括数据采集模块、数据处理模块、指标计算模块及数据查询模块。
数据处理与分析
使用 Python 编写数据清洗与转换逻辑，对原始行情数据进行标准化处理。
实现多种金融指标计算逻辑，如收益率、波动率、持仓损益等。
缓存与性能优化
使用 Redis 存储实时行情数据，提高系统读取效率。
通过缓存热点数据、优化数据库查询等方式提升系统整体性能。
数据库设计
使用 MySQL 进行数据存储，负责数据表结构设计与索引优化。
编写复杂 SQL 及 ORM 查询，优化数据查询性能。
系统稳定性与部署
在 Linux 环境下进行系统部署和维护。
编写日志及监控机制，提高系统可观测性与稳定性。
项目成果：
支持多数据源行情接入，实现毫秒级行情数据更新。
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