Hhh.
高级PHP研发工程师
联通 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
南昌 全区
时间：
可工作日远程
信用行为
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技术能力
本人作为综合技术咨询顾问，具备全流程数字化落地与问题诊断核心技术能力。熟练掌握 Python、SQL 基础开发语言，可独立完成数据清洗、特征提取、数据建模分析，能运用随机森林、逻辑回归等机器学习算法搭建检测、分类类模型，依托 Scikit-learn 工具完成模型训练、调参、效果评估；精通 Django 后端开发框架，可搭建完整 Web 业务系统，实现前后端数据交互、权限管理、结果可视化页面开发。
熟悉网络空间安全基础技术，能够解析 URL 结构、提取多维安全特征，针对恶意访问、异常链接完成风险研判，掌握基础网络抓包、流量分析手段，可梳理网络安全业务需求并输出标准化解决方案。同时具备文档梳理、实验验证、技术方案撰写能力，能拆解复杂业务痛点，将技术模型转化为可落地业务流程，擅长对接客户梳理需求、排查系统运行故障，输出测试报告、优化建议；具备基础数据库运维能力，熟练操作 MySQL 完成数据表创建、查询、数据存储管理，可完成整套项目从需求调研、特征工程、模型构建到系统部署交付全链路技术支撑，兼顾技术专业性与业务适配性，可针对不同场景提供定制化技术改进方案。
熟悉网络空间安全基础技术，能够解析 URL 结构、提取多维安全特征，针对恶意访问、异常链接完成风险研判，掌握基础网络抓包、流量分析手段，可梳理网络安全业务需求并输出标准化解决方案。同时具备文档梳理、实验验证、技术方案撰写能力，能拆解复杂业务痛点，将技术模型转化为可落地业务流程，擅长对接客户梳理需求、排查系统运行故障，输出测试报告、优化建议；具备基础数据库运维能力，熟练操作 MySQL 完成数据表创建、查询、数据存储管理，可完成整套项目从需求调研、特征工程、模型构建到系统部署交付全链路技术支撑，兼顾技术专业性与业务适配性，可针对不同场景提供定制化技术改进方案。
项目经验
项目一：基于机器学习的恶意 URL 检测系统开发项目
本项目为毕业设计核心项目，独立完成全流程研发。基于 35 维 URL 结构、字符、语义特征搭建特征工程，使用 Python 与 Scikit-learn 构建随机森林分类模型，完成数据集清洗、样本均衡、网格搜索调参、准确率与召回率验证；采用 Django 搭建 Web 可视化后台，集成 MySQL 存储恶意样本与检测日志，实现 URL 批量上传、实时风险识别、检测报表导出功能。项目解决传统黑名单识别滞后缺陷，模型检测准确率达 94% 以上，完整输出实验数据集、对比测试报告、系统部署手册，充分体现机器学习建模、后端开发、网络安全特征挖掘综合技术能力。
项目二：企业内网流量简易安全分析工具开发
针对小型企业内网异常访问排查需求，自主开发轻量流量分析脚本。通过 SQL 完成流量日志筛选统计，自动识别高频异常访问域名、可疑外联链接，批量导出风险访问清单；优化数据清洗逻辑，大幅缩短海量日志处理耗时，为运维人员提供直观风险台账。项目落地后有效缩短内网安全排查时长，锻炼大数据处理、安全风险研判、轻量化工具开发能力，可快速将算法模型落地为业务可用工具，适配政企安全咨询、系统开发类顾问工作场景。
本项目为毕业设计核心项目，独立完成全流程研发。基于 35 维 URL 结构、字符、语义特征搭建特征工程，使用 Python 与 Scikit-learn 构建随机森林分类模型，完成数据集清洗、样本均衡、网格搜索调参、准确率与召回率验证；采用 Django 搭建 Web 可视化后台，集成 MySQL 存储恶意样本与检测日志，实现 URL 批量上传、实时风险识别、检测报表导出功能。项目解决传统黑名单识别滞后缺陷，模型检测准确率达 94% 以上，完整输出实验数据集、对比测试报告、系统部署手册，充分体现机器学习建模、后端开发、网络安全特征挖掘综合技术能力。
项目二：企业内网流量简易安全分析工具开发
针对小型企业内网异常访问排查需求，自主开发轻量流量分析脚本。通过 SQL 完成流量日志筛选统计，自动识别高频异常访问域名、可疑外联链接，批量导出风险访问清单；优化数据清洗逻辑，大幅缩短海量日志处理耗时，为运维人员提供直观风险台账。项目落地后有效缩短内网安全排查时长，锻炼大数据处理、安全风险研判、轻量化工具开发能力，可快速将算法模型落地为业务可用工具，适配政企安全咨询、系统开发类顾问工作场景。
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本人作为综合技术咨询顾问，具备全流程数字化落地与问题诊断核心技术能力。熟练掌握 Python、SQL 基础开发语言，可独立完成数据清洗、特征提取、数据建模分析，能运用随机森林、逻辑回归等机器学习算法搭建检测、分类类模型，依托 Scikit-learn 工具完成模型训练、调参、效果评估；精通 Django 后端开发框架，可搭建完整 Web 业务系统，实现前后端数据交互、权限管理、结果可视化页面开发。
熟悉网络空间安全基础技术，能够解析 URL 结构、提取多维安全特征，针对恶意访问、异常链接完成风险研判，掌握基础网络抓包、流量分析手段，可梳理网络安全业务需求并输出标准化解决方案。同时具备文档梳理、实验验证、技术方案撰写能力，能拆解复杂业务痛点，将技术模型转化为可落地业务流程，擅长对接客户梳理需求、排查系统运行故障，输出测试报告、优化建议；具备基础数据库运维能力，熟练操作 MySQL 完成数据表创建、查询、数据存储管理，可完成整套项目从需求调研、特征工程、模型构建到系统部署交付全链路技术支撑，兼顾技术专业性与业务适配性，可针对不同场景提供定制化技术改进方案。
熟悉网络空间安全基础技术，能够解析 URL 结构、提取多维安全特征，针对恶意访问、异常链接完成风险研判，掌握基础网络抓包、流量分析手段，可梳理网络安全业务需求并输出标准化解决方案。同时具备文档梳理、实验验证、技术方案撰写能力，能拆解复杂业务痛点，将技术模型转化为可落地业务流程，擅长对接客户梳理需求、排查系统运行故障，输出测试报告、优化建议；具备基础数据库运维能力，熟练操作 MySQL 完成数据表创建、查询、数据存储管理，可完成整套项目从需求调研、特征工程、模型构建到系统部署交付全链路技术支撑，兼顾技术专业性与业务适配性，可针对不同场景提供定制化技术改进方案。
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项目一：基于机器学习的恶意 URL 检测系统开发项目
本项目为毕业设计核心项目，独立完成全流程研发。基于 35 维 URL 结构、字符、语义特征搭建特征工程，使用 Python 与 Scikit-learn 构建随机森林分类模型，完成数据集清洗、样本均衡、网格搜索调参、准确率与召回率验证；采用 Django 搭建 Web 可视化后台，集成 MySQL 存储恶意样本与检测日志，实现 URL 批量上传、实时风险识别、检测报表导出功能。项目解决传统黑名单识别滞后缺陷，模型检测准确率达 94% 以上，完整输出实验数据集、对比测试报告、系统部署手册，充分体现机器学习建模、后端开发、网络安全特征挖掘综合技术能力。
项目二：企业内网流量简易安全分析工具开发
针对小型企业内网异常访问排查需求，自主开发轻量流量分析脚本。通过 SQL 完成流量日志筛选统计，自动识别高频异常访问域名、可疑外联链接，批量导出风险访问清单；优化数据清洗逻辑，大幅缩短海量日志处理耗时，为运维人员提供直观风险台账。项目落地后有效缩短内网安全排查时长，锻炼大数据处理、安全风险研判、轻量化工具开发能力，可快速将算法模型落地为业务可用工具，适配政企安全咨询、系统开发类顾问工作场景。
本项目为毕业设计核心项目，独立完成全流程研发。基于 35 维 URL 结构、字符、语义特征搭建特征工程，使用 Python 与 Scikit-learn 构建随机森林分类模型，完成数据集清洗、样本均衡、网格搜索调参、准确率与召回率验证；采用 Django 搭建 Web 可视化后台，集成 MySQL 存储恶意样本与检测日志，实现 URL 批量上传、实时风险识别、检测报表导出功能。项目解决传统黑名单识别滞后缺陷，模型检测准确率达 94% 以上，完整输出实验数据集、对比测试报告、系统部署手册，充分体现机器学习建模、后端开发、网络安全特征挖掘综合技术能力。
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针对小型企业内网异常访问排查需求，自主开发轻量流量分析脚本。通过 SQL 完成流量日志筛选统计，自动识别高频异常访问域名、可疑外联链接，批量导出风险访问清单；优化数据清洗逻辑，大幅缩短海量日志处理耗时，为运维人员提供直观风险台账。项目落地后有效缩短内网安全排查时长，锻炼大数据处理、安全风险研判、轻量化工具开发能力，可快速将算法模型落地为业务可用工具，适配政企安全咨询、系统开发类顾问工作场景。
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