数据炼金师 - 全链路数据匠
高级自动化工程师
世界500强的外资企业 · 14年经验
日薪：
￥1500/8h
地点：
杭州
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
【技术栈】 15 年+ 世界 500 强外企研发与项目管理经验。主栈 Python:数据采集(Scrapy/Playwright 反爬、多数据源容灾)、数据处理(pandas/SQL)、量化分析与建模(numpy/XGBoost/机器学习)、Web 后端(FastAPI/Flask)、AI 应用(大模型 API/知识库)。辅栈：App/小程序全栈、Docker 部署。另有工业自动化项目背景，熟悉设备数据采集与工厂数据流。
【擅长场景】 企业数据采集与监控系统、竞品/行情追踪、报表自动化、量化分析与策略回测、工业设备数据采集看板、带数据后台的小程序/App 交付。
【解决的问题】 数据散落各处靠人工收集→帮您建成 7×24 自动采集系统，源站故障自动切换不丢数据；人工做表耗时易错→自动报表，一键生成；凭感觉决策→数据说话，附分析结论；担心外包烂尾→500 强项目管理方法：需求书面确认、里程碑验收、交付附数据质量审计报告。
【擅长场景】 企业数据采集与监控系统、竞品/行情追踪、报表自动化、量化分析与策略回测、工业设备数据采集看板、带数据后台的小程序/App 交付。
【解决的问题】 数据散落各处靠人工收集→帮您建成 7×24 自动采集系统，源站故障自动切换不丢数据；人工做表耗时易错→自动报表，一键生成；凭感觉决策→数据说话，附分析结论；担心外包烂尾→500 强项目管理方法：需求书面确认、里程碑验收、交付附数据质量审计报告。
项目经验
① 智能数据采集与分析系统(A股/体育赛事，双平台自研) 背景：金融/赛事数据分散在十余个来源，且接口常变、易封禁，人工采集不可持续。 职责：独立架构师兼全栈开发，主导从数据采集、清洗入库到分析建模、报告生成的全链路设计。 产出：打通 9 类数据源，故障自动切换不中断；建立数据质量审计体系，杜绝虚假数据；核心引擎 21000+ 行，603 项自动化测试全绿；系统稳定运行至今，按日产出分析报告支撑决策。
② 工业自动化设备可靠性管理(世界 500 强外企，20 年+) 背景：产线设备的可靠性直接决定交付与成本，传统“故障后抢修”的维护模式成本高、不可持续。 职责：主导设备可靠性管理体系建设，核心抓手是数字化管理与数据驱动决策——搭建设备数据采集与监控体系，用数据定位停机根因，用分析结论取代经验判断来制定维护策略；同时负责维护团队管理。 产出：推动维护模式从被动抢修转向预测性维护，设备可用率、停机率、维护成本持续多年稳定改善；沉淀出标准化方法论与工具链，成为可在组织内复制推广的能力。每一项改进都有完整数据链支撑，欢迎深聊真实案例。
③ 数据应用小程序/App 交付 背景：企业需将数据能力移动化。职责：全栈设计与开发。
② 工业自动化设备可靠性管理(世界 500 强外企，20 年+) 背景：产线设备的可靠性直接决定交付与成本，传统“故障后抢修”的维护模式成本高、不可持续。 职责：主导设备可靠性管理体系建设，核心抓手是数字化管理与数据驱动决策——搭建设备数据采集与监控体系，用数据定位停机根因，用分析结论取代经验判断来制定维护策略；同时负责维护团队管理。 产出：推动维护模式从被动抢修转向预测性维护，设备可用率、停机率、维护成本持续多年稳定改善；沉淀出标准化方法论与工具链，成为可在组织内复制推广的能力。每一项改进都有完整数据链支撑，欢迎深聊真实案例。
③ 数据应用小程序/App 交付 背景：企业需将数据能力移动化。职责：全栈设计与开发。
数据炼金师 - 全链路数据匠
高级自动化工程师 · 14年经验 · 世界500强的外资企业
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技术能力
【技术栈】 15 年+ 世界 500 强外企研发与项目管理经验。主栈 Python:数据采集(Scrapy/Playwright 反爬、多数据源容灾)、数据处理(pandas/SQL)、量化分析与建模(numpy/XGBoost/机器学习)、Web 后端(FastAPI/Flask)、AI 应用(大模型 API/知识库)。辅栈：App/小程序全栈、Docker 部署。另有工业自动化项目背景，熟悉设备数据采集与工厂数据流。
【擅长场景】 企业数据采集与监控系统、竞品/行情追踪、报表自动化、量化分析与策略回测、工业设备数据采集看板、带数据后台的小程序/App 交付。
【解决的问题】 数据散落各处靠人工收集→帮您建成 7×24 自动采集系统，源站故障自动切换不丢数据；人工做表耗时易错→自动报表，一键生成；凭感觉决策→数据说话，附分析结论；担心外包烂尾→500 强项目管理方法：需求书面确认、里程碑验收、交付附数据质量审计报告。
【擅长场景】 企业数据采集与监控系统、竞品/行情追踪、报表自动化、量化分析与策略回测、工业设备数据采集看板、带数据后台的小程序/App 交付。
【解决的问题】 数据散落各处靠人工收集→帮您建成 7×24 自动采集系统，源站故障自动切换不丢数据；人工做表耗时易错→自动报表，一键生成；凭感觉决策→数据说话，附分析结论；担心外包烂尾→500 强项目管理方法：需求书面确认、里程碑验收、交付附数据质量审计报告。
项目经验
① 智能数据采集与分析系统(A股/体育赛事，双平台自研) 背景：金融/赛事数据分散在十余个来源，且接口常变、易封禁，人工采集不可持续。 职责：独立架构师兼全栈开发，主导从数据采集、清洗入库到分析建模、报告生成的全链路设计。 产出：打通 9 类数据源，故障自动切换不中断；建立数据质量审计体系，杜绝虚假数据；核心引擎 21000+ 行，603 项自动化测试全绿；系统稳定运行至今，按日产出分析报告支撑决策。
② 工业自动化设备可靠性管理(世界 500 强外企，20 年+) 背景：产线设备的可靠性直接决定交付与成本，传统“故障后抢修”的维护模式成本高、不可持续。 职责：主导设备可靠性管理体系建设，核心抓手是数字化管理与数据驱动决策——搭建设备数据采集与监控体系，用数据定位停机根因，用分析结论取代经验判断来制定维护策略；同时负责维护团队管理。 产出：推动维护模式从被动抢修转向预测性维护，设备可用率、停机率、维护成本持续多年稳定改善；沉淀出标准化方法论与工具链，成为可在组织内复制推广的能力。每一项改进都有完整数据链支撑，欢迎深聊真实案例。
③ 数据应用小程序/App 交付 背景：企业需将数据能力移动化。职责：全栈设计与开发。
② 工业自动化设备可靠性管理(世界 500 强外企，20 年+) 背景：产线设备的可靠性直接决定交付与成本，传统“故障后抢修”的维护模式成本高、不可持续。 职责：主导设备可靠性管理体系建设，核心抓手是数字化管理与数据驱动决策——搭建设备数据采集与监控体系，用数据定位停机根因，用分析结论取代经验判断来制定维护策略；同时负责维护团队管理。 产出：推动维护模式从被动抢修转向预测性维护，设备可用率、停机率、维护成本持续多年稳定改善；沉淀出标准化方法论与工具链，成为可在组织内复制推广的能力。每一项改进都有完整数据链支撑，欢迎深聊真实案例。
③ 数据应用小程序/App 交付 背景：企业需将数据能力移动化。职责：全栈设计与开发。
案例展示
足球赛事情报采集与预测分析系统
一套足球比赛结果智能预测与数据分析系统，由本人独立完成架构设计与全栈开发，已在真实赛果上持续运行验证并按日产出预测报告。 解决的核心问题：赛果预测涉及球队状态、历史交锋、主客场、市场共识等十余类信息，人工分析主观且低效，网上工具则多为黑盒、无法验证。本系统打通 13 类数据
A股智能数据采集与分析决策系统
一套面向 A 股市场的智能数据采集与分析决策系统，由本人独立完成架构设计与全栈开发，已稳定运行并按日产出分析报告。 解决的核心问题：行情、新闻、资金流、舆情等数据散落在十余个来源，人工采集慢、易出错、接口说封就封。本系统打通 9 类数据源，某一路故障时自动切换备用通道，数据
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