拥有丰富的业务自动化与效率提升开发经验,擅长将业务痛点转化为自动化的技术解决方案。不仅懂代码,更懂电商/贸易等真实业务场景。
1.熟练掌握 Python,精通各类网页数据抓取及自动化操作(Requests/Selenium),擅长应对常规反爬虫机制。熟练使用 Pandas 进行海量数据的清洗、去重与多维格式化处理,能快速输出符合业务需求的结构化报表。
2.深入掌握 RPA 自动化工作流搭建,精通 n8n 等自动化工具的底层运行逻辑与私有化环境部署。能够无缝串联各大平台 API(如企业微信、飞书、钉钉及各类内部 ERP),实现业务数据的全自动提取、流转与分发。
3.熟悉 AI 大模型生态与本地化部署,具备 OpenClaw 等 AI 工具及各类大模型 API 接口的接入经验,能将 AI 文本提取、分析能力深度赋能到日常业务流中。
4.具备较强的排错与系统调优能力,熟悉 Node.js 及多版本环境配置,对自动化脚本的稳定运行与高并发处理有实战经验。做事踏实高效,代码规范,交付物自带清晰注释,方便后续维护。
项目一:跨境电商多平台订单自动化提取与分发流 (n8n + Python + AI)
项目描述: 针对业务团队多平台订单流转效率低、人工制表对接物流商易出错的痛点,设计并部署了基于 n8n 的端到端自动化工作流。
技术实现: > 1. 通过 API 与 Webhook 实时捕获后端电商系统的新增订单数据。
2. 在 n8n 节点中嵌入自定义的 Python 与 Node.js 脚本,对复杂且不规范的原始订单地址、SKU 信息进行深度提取与重组清洗。
3. 集成 AI 大模型接口(OpenClaw),自动识别并标记客户特殊备注中的核心意图。
4. 最终将清洗完毕的数据自动转换为物流商指定格式的 Excel 文件,并通过内部通讯工具(企微/飞书)实时推送给对应运营人员。
项目成果: 将原先每天需耗费大量人工的数据汇总与制表工作压缩至无人值守的毫秒级自动运行,极大降低了人工出错率,显著提升了团队人效。
项目二:垂直类目竞品商业数据自动化采集系统 (Python)
项目描述: 为满足业务线对市场行情与竞品动态的监控需求,独立开发了轻量级的定向数据采集脚本。
技术实现: 使用 Python 编写爬虫脚本,定期抓取指定前台页面的商品价格、销量变动及属性数据。运用 Pandas 库对爬取到的脏数据进行过滤去重与统计计算,并最终导出为可视化业务表格。
项目成果: 实现了竞品数据的日级别监控与自动化报表生成,为团队的运营策略调整提供了稳定且精准的数据支撑。