Python后端开发
Python后端开发工程师
个人开发者 · 5年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
太原 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
以Python后端开发为主，具备Python编程、模块化设计、异常处理、文件处理和接口开发能力。熟悉Flask、FastAPI、RESTful API、Pydantic、SQLAlchemy与Alembic，能够使用SQLite和PostgreSQL完成数据建模、事务处理、数据库迁移及查询接口开发。掌握Pandas、NumPy、openpyxl等数据处理工具，可完成Excel、CSV、TXT数据清洗、统计分析、异常检测和报表导出。具备RAG应用开发能力，熟悉PDF、Word、TXT文档解析、LangChain文本切片、sentence-transformers中文向量化、FAISS语义检索、来源引用及可选大模型API接入。熟悉Redis缓存、限流、幂等与Pub/Sub，能够使用RabbitMQ、Outbox、Publisher Confirm、Inbox幂等、延迟重试和死信队列实现可靠事件处理。具备JWT双Token、RBAC对象级权限、CSRF防护、Argon2密码哈希、业务状态机、APScheduler定时任务及WebSocket实时通信实践。能够使用Docker Compose完成多服务编排，使用pytest进行单元与集成测试，并通过Locust、Prometheus和Grafana完成压测、指标采集与可观测性展示。可配套使用Bootstrap、JavaScript、jQuery和ECharts完成后台管理页面，交付时提供运行说明、测试结果和必要文档。
项目经验
项目一：企业多源数据清洗分析自动化平台。采用Python、Flask、SQLite、Pandas、NumPy、openpyxl、APScheduler和ECharts，支持Excel、CSV、TXT批量上传，完成空值、重复、乱码、日期标准化及3σ异常检测，生成错误报表、统计图表、条件筛选结果和Excel分析日报，5项自动化测试全部通过。
项目二：企业智能文档问答助手（RAG）。采用Python、Flask、SQLite、LangChain、sentence-transformers和FAISS，支持PDF、Word、TXT文档解析、重叠切片、本地中文向量化、语义检索、多轮问答和来源引用；默认无需外部API即可演示，可选接入OpenAI生成回答，API密钥加密保存，7项自动化测试全部通过。
项目三：企业工单与SLA服务流程管理平台。采用FastAPI、PostgreSQL、Redis、SQLAlchemy、Alembic、APScheduler和Docker Compose，实现提交人、工程师、管理员三类角色、RBAC对象级权限、严格工单状态机、四级SLA超时检查、JWT双Token、通知审计、附件安全和Excel导出，21项自动化测试全部通过。
项目四：订单与库存事件驱动处理平台。采用Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、WebSocket、Prometheus、Grafana和Docker Compose，实现订单创建、库存预占、模拟支付、超时取消、库存确认与释放；通过Outbox、Publisher Confirm、Inbox幂等、三级延迟重试和死信队列保证可靠事件处理。七个常驻服务运行正常，真实中间件环境下47项测试通过；1000个请求竞争100件库存时，100笔预占成功、900笔拒绝，超卖计数为0。
项目二：企业智能文档问答助手（RAG）。采用Python、Flask、SQLite、LangChain、sentence-transformers和FAISS，支持PDF、Word、TXT文档解析、重叠切片、本地中文向量化、语义检索、多轮问答和来源引用；默认无需外部API即可演示，可选接入OpenAI生成回答，API密钥加密保存，7项自动化测试全部通过。
项目三：企业工单与SLA服务流程管理平台。采用FastAPI、PostgreSQL、Redis、SQLAlchemy、Alembic、APScheduler和Docker Compose，实现提交人、工程师、管理员三类角色、RBAC对象级权限、严格工单状态机、四级SLA超时检查、JWT双Token、通知审计、附件安全和Excel导出，21项自动化测试全部通过。
项目四：订单与库存事件驱动处理平台。采用Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、WebSocket、Prometheus、Grafana和Docker Compose，实现订单创建、库存预占、模拟支付、超时取消、库存确认与释放；通过Outbox、Publisher Confirm、Inbox幂等、三级延迟重试和死信队列保证可靠事件处理。七个常驻服务运行正常，真实中间件环境下47项测试通过；1000个请求竞争100件库存时，100笔预占成功、900笔拒绝，超卖计数为0。
ID:424720
复制
Python后端开发
Python后端开发工程师 · 5年经验 · 个人开发者
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
以Python后端开发为主，具备Python编程、模块化设计、异常处理、文件处理和接口开发能力。熟悉Flask、FastAPI、RESTful API、Pydantic、SQLAlchemy与Alembic，能够使用SQLite和PostgreSQL完成数据建模、事务处理、数据库迁移及查询接口开发。掌握Pandas、NumPy、openpyxl等数据处理工具，可完成Excel、CSV、TXT数据清洗、统计分析、异常检测和报表导出。具备RAG应用开发能力，熟悉PDF、Word、TXT文档解析、LangChain文本切片、sentence-transformers中文向量化、FAISS语义检索、来源引用及可选大模型API接入。熟悉Redis缓存、限流、幂等与Pub/Sub，能够使用RabbitMQ、Outbox、Publisher Confirm、Inbox幂等、延迟重试和死信队列实现可靠事件处理。具备JWT双Token、RBAC对象级权限、CSRF防护、Argon2密码哈希、业务状态机、APScheduler定时任务及WebSocket实时通信实践。能够使用Docker Compose完成多服务编排，使用pytest进行单元与集成测试，并通过Locust、Prometheus和Grafana完成压测、指标采集与可观测性展示。可配套使用Bootstrap、JavaScript、jQuery和ECharts完成后台管理页面，交付时提供运行说明、测试结果和必要文档。
项目经验
项目一：企业多源数据清洗分析自动化平台。采用Python、Flask、SQLite、Pandas、NumPy、openpyxl、APScheduler和ECharts，支持Excel、CSV、TXT批量上传，完成空值、重复、乱码、日期标准化及3σ异常检测，生成错误报表、统计图表、条件筛选结果和Excel分析日报，5项自动化测试全部通过。
项目二：企业智能文档问答助手（RAG）。采用Python、Flask、SQLite、LangChain、sentence-transformers和FAISS，支持PDF、Word、TXT文档解析、重叠切片、本地中文向量化、语义检索、多轮问答和来源引用；默认无需外部API即可演示，可选接入OpenAI生成回答，API密钥加密保存，7项自动化测试全部通过。
项目三：企业工单与SLA服务流程管理平台。采用FastAPI、PostgreSQL、Redis、SQLAlchemy、Alembic、APScheduler和Docker Compose，实现提交人、工程师、管理员三类角色、RBAC对象级权限、严格工单状态机、四级SLA超时检查、JWT双Token、通知审计、附件安全和Excel导出，21项自动化测试全部通过。
项目四：订单与库存事件驱动处理平台。采用Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、WebSocket、Prometheus、Grafana和Docker Compose，实现订单创建、库存预占、模拟支付、超时取消、库存确认与释放；通过Outbox、Publisher Confirm、Inbox幂等、三级延迟重试和死信队列保证可靠事件处理。七个常驻服务运行正常，真实中间件环境下47项测试通过；1000个请求竞争100件库存时，100笔预占成功、900笔拒绝，超卖计数为0。
项目二：企业智能文档问答助手（RAG）。采用Python、Flask、SQLite、LangChain、sentence-transformers和FAISS，支持PDF、Word、TXT文档解析、重叠切片、本地中文向量化、语义检索、多轮问答和来源引用；默认无需外部API即可演示，可选接入OpenAI生成回答，API密钥加密保存，7项自动化测试全部通过。
项目三：企业工单与SLA服务流程管理平台。采用FastAPI、PostgreSQL、Redis、SQLAlchemy、Alembic、APScheduler和Docker Compose，实现提交人、工程师、管理员三类角色、RBAC对象级权限、严格工单状态机、四级SLA超时检查、JWT双Token、通知审计、附件安全和Excel导出，21项自动化测试全部通过。
项目四：订单与库存事件驱动处理平台。采用Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、WebSocket、Prometheus、Grafana和Docker Compose，实现订单创建、库存预占、模拟支付、超时取消、库存确认与释放；通过Outbox、Publisher Confirm、Inbox幂等、三级延迟重试和死信队列保证可靠事件处理。七个常驻服务运行正常，真实中间件环境下47项测试通过；1000个请求竞争100件库存时，100笔预占成功、900笔拒绝，超卖计数为0。
案例展示
企业多源数据清洗分析自动化平台
独立完成企业多源数据清洗分析自动化平台的设计与开发，采用 Flask、SQLite、Pandas、NumPy、openpyxl、APScheduler、Bootstrap 5、jQuery 与 ECharts。系统支持管理员登录、Excel/CSV/TXT 批量上传，自动识别空值
企业智能文档问答助手（RAG）
完成企业智能文档问答助手（RAG）的需求分析、系统设计、后端开发、数据模型、前端页面与测试验收。系统采用 Python、Flask 和 SQLite，支持 PDF、Word、TXT 文档批量上传、自动解析、重叠切片及处理状态管理；使用 sentence-transformers
企业工单与SLA服务流程管理平台
完成企业工单与SLA服务流程管理平台的需求分析、架构设计、后端开发、管理页面与测试验收。项目采用 Python、FastAPI、PostgreSQL、SQLAlchemy、Redis、Alembic、APScheduler 与 Docker Compose，实现提交人、工程师、管
订单与库存事件驱动处理平台
完成 FlowStock 订单与库存事件驱动处理平台的需求分析、架构设计、后端开发、数据建模、管理页面与测试验收。项目采用 Python、FastAPI、PostgreSQL、SQLAlchemy、Redis、RabbitMQ、WebSocket、Prometheus、Grafa
立即沟通
