知遇来寻
高级爬虫工程师
字节 · 3年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人为 Python 数据采集与反爬虫领域资深技术顾问，拥有 3 年以上工业级爬虫开发与大规模数据采集实战经验。精通 Selenium + undetected-chromedriver + selenium-stealth 高级浏览器指纹伪装技术，可稳定绕过 PerimeterX（HUMAN）、px3、Cloudflare Turnstile、Akamai 等主流反爬防护。熟练掌握分布式爬虫架构设计、IP 池 + 指纹随机化、验证码自动识别与人工干预机制、数据库并发锁处理（WAL 模式 + 自动重试），可实现每日百万级稳定采集。
在房产、生活服务类网站数据采集中有丰富经验，曾独立开发安居客移动端工业级爬虫（含详情页复杂正则提取、批量入库、自动防重），并成功落地北京二手房房价大数据分析平台（Flask + CatBoost + ECharts）。熟练使用 Pandas、SQLite/MySQL 进行海量数据清洗与存储，掌握 XGBoost、CatBoost、LSTM 等机器学习模型在房价预测与趋势分析中的应用。
具备极强的反爬对抗能力和工程化落地能力，可快速适配巴西、欧美等国外生活类网站（OLX、Viva Real 等），为企业提供高效、稳定、合规的数据采集解决方案。已帮助多个项目突破反爬瓶颈，交付高质量结构化数据。
在房产、生活服务类网站数据采集中有丰富经验，曾独立开发安居客移动端工业级爬虫（含详情页复杂正则提取、批量入库、自动防重），并成功落地北京二手房房价大数据分析平台（Flask + CatBoost + ECharts）。熟练使用 Pandas、SQLite/MySQL 进行海量数据清洗与存储，掌握 XGBoost、CatBoost、LSTM 等机器学习模型在房价预测与趋势分析中的应用。
具备极强的反爬对抗能力和工程化落地能力，可快速适配巴西、欧美等国外生活类网站（OLX、Viva Real 等），为企业提供高效、稳定、合规的数据采集解决方案。已帮助多个项目突破反爬瓶颈，交付高质量结构化数据。
项目经验
项目一：基于大数据的北京二手房房价浮动分析平台
负责从0到1完成整个平台开发。针对北京二手房市场，设计并开发工业级安居客移动端爬虫系统（Selenium + undetected-chromedriver + selenium-stealth），成功突破反爬机制，稳定采集19,390条真实房源数据（含小区、户型、楼层、装修、建成年份等20+维度字段）。
采用Pandas进行大规模数据清洗与预处理，构建SQLite/MySQL结构化存储；先后使用CatBoost、XGBoost、LSTM三种模型进行房价预测，其中CatBoost模型在测试集上取得最优效果（MAE<2800元/㎡，R²>0.92）。最终基于Flask + ECharts开发交互式可视化平台，实现各区房价对比柱状图、智能房价预测、区域热力图等功能，支持实时查询与可视化决策。
该项目全面覆盖“数据采集→清洗→建模→可视化”全链路，充分验证了我在反爬对抗、工程化爬虫、大数据分析与全栈开发方面的实战能力
负责从0到1完成整个平台开发。针对北京二手房市场，设计并开发工业级安居客移动端爬虫系统（Selenium + undetected-chromedriver + selenium-stealth），成功突破反爬机制，稳定采集19,390条真实房源数据（含小区、户型、楼层、装修、建成年份等20+维度字段）。
采用Pandas进行大规模数据清洗与预处理，构建SQLite/MySQL结构化存储；先后使用CatBoost、XGBoost、LSTM三种模型进行房价预测，其中CatBoost模型在测试集上取得最优效果（MAE<2800元/㎡，R²>0.92）。最终基于Flask + ECharts开发交互式可视化平台，实现各区房价对比柱状图、智能房价预测、区域热力图等功能，支持实时查询与可视化决策。
该项目全面覆盖“数据采集→清洗→建模→可视化”全链路，充分验证了我在反爬对抗、工程化爬虫、大数据分析与全栈开发方面的实战能力
知遇来寻
高级爬虫工程师 · 3年经验 · 字节
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技术能力
本人为 Python 数据采集与反爬虫领域资深技术顾问，拥有 3 年以上工业级爬虫开发与大规模数据采集实战经验。精通 Selenium + undetected-chromedriver + selenium-stealth 高级浏览器指纹伪装技术，可稳定绕过 PerimeterX（HUMAN）、px3、Cloudflare Turnstile、Akamai 等主流反爬防护。熟练掌握分布式爬虫架构设计、IP 池 + 指纹随机化、验证码自动识别与人工干预机制、数据库并发锁处理（WAL 模式 + 自动重试），可实现每日百万级稳定采集。
在房产、生活服务类网站数据采集中有丰富经验，曾独立开发安居客移动端工业级爬虫（含详情页复杂正则提取、批量入库、自动防重），并成功落地北京二手房房价大数据分析平台（Flask + CatBoost + ECharts）。熟练使用 Pandas、SQLite/MySQL 进行海量数据清洗与存储，掌握 XGBoost、CatBoost、LSTM 等机器学习模型在房价预测与趋势分析中的应用。
具备极强的反爬对抗能力和工程化落地能力，可快速适配巴西、欧美等国外生活类网站（OLX、Viva Real 等），为企业提供高效、稳定、合规的数据采集解决方案。已帮助多个项目突破反爬瓶颈，交付高质量结构化数据。
在房产、生活服务类网站数据采集中有丰富经验，曾独立开发安居客移动端工业级爬虫（含详情页复杂正则提取、批量入库、自动防重），并成功落地北京二手房房价大数据分析平台（Flask + CatBoost + ECharts）。熟练使用 Pandas、SQLite/MySQL 进行海量数据清洗与存储，掌握 XGBoost、CatBoost、LSTM 等机器学习模型在房价预测与趋势分析中的应用。
具备极强的反爬对抗能力和工程化落地能力，可快速适配巴西、欧美等国外生活类网站（OLX、Viva Real 等），为企业提供高效、稳定、合规的数据采集解决方案。已帮助多个项目突破反爬瓶颈，交付高质量结构化数据。
项目经验
项目一：基于大数据的北京二手房房价浮动分析平台
负责从0到1完成整个平台开发。针对北京二手房市场，设计并开发工业级安居客移动端爬虫系统（Selenium + undetected-chromedriver + selenium-stealth），成功突破反爬机制，稳定采集19,390条真实房源数据（含小区、户型、楼层、装修、建成年份等20+维度字段）。
采用Pandas进行大规模数据清洗与预处理，构建SQLite/MySQL结构化存储；先后使用CatBoost、XGBoost、LSTM三种模型进行房价预测，其中CatBoost模型在测试集上取得最优效果（MAE<2800元/㎡，R²>0.92）。最终基于Flask + ECharts开发交互式可视化平台，实现各区房价对比柱状图、智能房价预测、区域热力图等功能，支持实时查询与可视化决策。
该项目全面覆盖“数据采集→清洗→建模→可视化”全链路，充分验证了我在反爬对抗、工程化爬虫、大数据分析与全栈开发方面的实战能力
负责从0到1完成整个平台开发。针对北京二手房市场，设计并开发工业级安居客移动端爬虫系统（Selenium + undetected-chromedriver + selenium-stealth），成功突破反爬机制，稳定采集19,390条真实房源数据（含小区、户型、楼层、装修、建成年份等20+维度字段）。
采用Pandas进行大规模数据清洗与预处理，构建SQLite/MySQL结构化存储；先后使用CatBoost、XGBoost、LSTM三种模型进行房价预测，其中CatBoost模型在测试集上取得最优效果（MAE<2800元/㎡，R²>0.92）。最终基于Flask + ECharts开发交互式可视化平台，实现各区房价对比柱状图、智能房价预测、区域热力图等功能，支持实时查询与可视化决策。
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