技术能力

熟练掌握 Python 后端开发全栈技术，精通 Python 基础语法、面向对象、数据结构与算法，熟悉 Flask、FastAPI 接口开发，掌握 MySQL、SQLite 数据库设计与 SQL 优化，具备完整后端项目实战经验，可独立完成业务逻辑、接口编写、边界用例设计。
熟练使用 Docker 容器环境搭建、镜像启动与服务调试，能够在隔离环境下运行、调试多套代码程序；精通代码评审标准，可从逻辑正确性、代码健壮性、性能优化、异常处理、可读性、规范度多维度对程序进行专业打分与缺陷标注。
熟悉主流大模型代码生成能力评测流程，能精准识别 AI 产出代码中的逻辑漏洞、边界遗漏、语法错误、性能缺陷，可撰写标准化评测报告；熟练运用 Pandas、NumPy 完成评测数据整理、结果汇总，具备完整的代码用例设计、测试用例编写能力，能快速读懂各类后端实战题型，独立完成多模型对照测试、维度评分全流程工作。
时间灵活，可自主承接线上远程评测任务，严谨细致，能严格按照项目规范完成全流程闭环交付，保障评测结果专业、客观、完整。

项目经验

后端实战题库测试与 AI 代码评测项目：依托 Docker 隔离环境，完成多道后端编程题型评测工作，针对 4 款不同 AI 模型生成的代码执行对照测试，设计全覆盖测试用例验证程序逻辑，从运行结果、代码规范、异常容错、执行效率、拓展性 5 个维度完成标准化打分，逐条标注代码缺陷、优化建议并输出完整评测文档，高效完成批量任务交付，评测标准统一、结果可复现。
企业自动化脚本开发与代码评审项目：为多家小微企业开发 Python 自动化工具、数据处理脚本，同时负责内部代码审核工作，梳理统一评审规范，批量筛查代码漏洞、冗余逻辑，输出整改清单，累计完成上百份代码评审，具备成熟的代码优劣判别、量化打分经验。
数据自动化测试与报表产出项目：搭建自动化测试脚本批量校验程序运行结果，自动汇总测试数据、生成可视化评测报表，大幅降低人工统计工作量，适配多模型对比评测的数据整理需求，可快速输出规整、清晰的交付材料。
所有项目均线上独立完成，交付文档规范完整，熟悉远程项目协作流程，能严格遵守项目工期与标准化交付要求。

团队情况