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合肥前端兼职程序员

ID：420654

汝水河畔人

实习

公司信息：
字节

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
合肥
全区

技术能力

掌握 Python 数据处理、办公自动化、网页数据采集、AI 应用开发和基础机器学习/深度学习项目开发。

熟悉技术：
1. Python 基础开发：脚本编写、文件批处理、自动化工具开发
2. 数据处理：pandas、NumPy、openpyxl、CSV/Excel 数据清洗与统计
3. 文档处理：PDF/Word 内容提取、批量转换、自动生成报告
4. 网页数据采集：requests、BeautifulSoup、Selenium/Playwright，公开网页数据采集与整理
5. 数据可视化：matplotlib、seaborn、pyecharts，图表生成与实验数据可视化
6. AI 应用：Dify、Coze、LangChain/RAG、AI 知识库、文档问答机器人
7. 模型调用：OpenAI API、DeepSeek API、通义千问/Qwen 等大模型接口调用
8. 机器学习：scikit-learn，分类、回归、聚类等基础任务
9. 深度学习：PyTorch，了解 CNN、Transformer、目标检测等常见模型
10. 计算机视觉：OpenCV、YOLO，图片分类、目标检测、结果可视化
11. Web 后端：FastAPI、Flask，接口开发与简单后台服务
12. 简单前端/演示工具：Streamlit、Gradio，快速搭建可交互 demo
13. 数据库：SQLite、MySQL 基础使用
14. 部署工具：Git、Docker 基础，Linux 服务器基础操作

项目经验

构建过一套电子病历质控数据与规则的分析工作集，由一份病历质控明细数据集和两份相互配套的质控规则表组成。数据集记录了质控人员在病历中发现并标注的问题（涵盖近万份病历文书、上万条质控问题），已完成清洗与字段解码，每份文书可对应一条或多条质控问题。规则表是质控评分所依据的完整条目库（百余条），按"是否在数据中实际出现过"拆分为两部分，并附人工可用性标注。数据集与规则表通过规则编号和病历类别相互关联，可配套使用。项目的核心目标之一，是处理那部分仅有文字描述、尚未映射到现有规则的问题——即从质控自由文本中归类，进而扩充或改写规则库。

案例展示

病例质控

本作品为医疗文书质控自研演示项目，面向病历书写规范检查场景。系统支持导入模拟病历文本，对主诉、现病史、诊断、医嘱等内容进行结构化解析，并按照预设规则检查缺项、格式不规范、时间逻辑异常、诊断表述不一致等问题，自动生成质控问题清单和修改建议。我主要负责规则设计、文本处理、结果展示和演
智能知识库

本作品为文档问答知识库自研演示项目，适用于企业资料、课程文档、产品手册和论文资料检索场景。系统支持上传 PDF、Word 等文档，对内容进行切分、向量化和检索，用户输入问题后可自动匹配相关资料并生成回答，同时展示参考来源，减少人工查找文档的时间。我主要负责知识库搭建、文档解析、问
智能知识库

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