一步步来
Python后端工程师
- 公司信息：
- 百度
- 工作经验：
- 5年
- 兼职日薪：
- 500元/8小时
- 兼职时间：
- 下班后
- 周六
- 周日
- 可工作日远程
- 所在区域：
- 北京
- 海淀
技术能力
熟练掌握Python后端开发，5年开发经验。精通Django、Flask、FastAPI等Web框架，熟悉RESTful API设计和GraphQL。掌握数据处理和数据分析技术，熟练使用Pandas、NumPy、Polars进行大规模数据清洗、转换和统计分析。熟悉爬虫技术栈（Scrapy、BeautifulSoup、Selenium），能处理反爬、验证码和动态页面渲染。掌握数据库设计优化（MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB），熟悉SQL调优和索引优化。了解AI/大模型应用开发，使用过OpenAI API、LangChain、百度千帆等平台构建AI Agent工作流。熟悉Docker容器化部署、CI/CD流水线、Linux服务器运维。具备良好的代码规范和文档习惯，能独立完成需求分析、架构设计到交付全流程。
项目经验
1. 企业级数据采集与分析平台：使用Python+Scrapy构建分布式爬虫系统，采集电商、社交媒体等多源数据，通过Pandas/Polars进行数据清洗和统计分析，结果可视化展示。日处理数据量百万级，稳定运行2年。\n2. AI智能客服系统：基于FastAPI+LangChain+OpenAI API开发，实现多轮对话、知识库检索、工单自动分类。支持多租户架构，服务5家企业客户。\n3. 自动化运维管理平台：使用Django+Celery+Redis构建定时任务调度系统，实现服务器监控、日志分析、自动告警和故障自愈。管理50+台服务器。\n4. 金融数据量化分析系统：使用Python+Polars+NumPy处理行情数据，实现技术指标计算、策略回测和风险评估，支持千万级数据点秒级查询。
案例展示
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Python数据采集分析平台
本平台是一个基于Python的数据采集与分析系统，主要面向企业级数据需求。核心功能包括：1）多源数据采集：支持网页爬虫、API接口、数据库直连等多种数据源接入，使用Scrapy和Requests框架实现高效采集；2）数据清洗与处理：利用Pandas和NumPy进行数据去重、格式标
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AI智能客服系统
基于Python和深度学习的智能客服系统，采用Rasa对话框架构建自然语言理解模块，结合FAISS向量检索实现知识库快速匹配。系统架构：Flask提供API服务，Redis缓存高频问答结果，MySQL存储对话日志和用户画像。功能涵盖意图识别、实体提取、多轮对话管理、知识库问答推荐
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