比如:想要搜索“技术要求为‘PHP’,做过‘小程序’项目,工作经验‘3’年,要求‘北京’本地的工程师”。
第一搜索项:技术或项目关键词中填写PHP 小程序,关键词用空格隔开,最多 三个 技术或项目关键词。 +搜索栏后第二搜索项:几年以上工作经验处填写3。 +搜索栏后第三搜索项:地区处填写北京。
注:每个搜索项都要不同,不能出现两个相同的搜索项。比如,不能出现两个“地区”搜索项。
筛选方法二:通过标签筛选
技术:本人具备企业级软件系统开发能力,熟悉前后端分离架构设计及完整项目开发流程。后端方面主要使用Python技术体系,熟练掌握FastAPI、Flask等Web开发框架,能够进行RESTful API接口设计、业务逻辑开发、权限管理、数据处理以及服务部署,具备良好的系统架构设计能力。
项目:项目一:AI智能人脸识别管理系统 负责设计并开发企业级AI人脸识别平台,采用前后端分离架构,实现人员管理、人脸库管理、实时识别、识别记录、设备管理、数据分析、系统运维等核心功能。后端采用Python技术体系开发接口服务,完成业务逻辑处理、数据管理、权限控制及系统部署。AI识
技术:面向政务数字化场景,具备从需求分析、技术选型、系统设计到全栈落地的完整能力。核心擅长将大语言模型与政务业务深度结合,构建可私有化部署的智能客服与知识问答系统。 在大模型开发讲师方向,能够将复杂的 AI 工程实践转化为系统性、可落地的课程内容。具备丰富的项目实战背景,所授知识均来
项目:基于 LangChain + LangGraph + PGVector 构建的政务智能客服Agent系统,私有化部署,对接阿里云百炼大模型API。覆盖政务事项与32类政策文件,支持事项查询、政策问答、办事指南三大场景。 技术架构 数据层 事项清单+ 政策文件库,全量向量化,检
案例: 政务智能客服统一指标平台
技术:掌握大数据处理,主流处理框架hadoop mysql flink kafka flume redis spark 掌握java python,scala 三门语言,可通过python爬取数据,Java处理数据,但最终可视化技术
项目:天猫商城可视化大屏幕,flink流数据处理框架处理其数据,利用三门语言进行全面分析,真正实现大数据应用呀。利用数据库存储
案例: 数据分析环境搭建
技术:我是一名专注于通过数据驱动业务增长的Python数据分析师,拥有应用统计学专业背景。我致力于将复杂的业务问题转化为清晰的数据模型与可执行的商业洞察,并能够独立交付从数据获取、清洗、分析到可视化报告的全流程解决方案。 核心技术栈与能力: 数据分析与处理:精通使用Python的核
项目:项目一:电商平台季度销售数据分析系统 项目周期:2周 项目描述:为模拟电商平台客户(优品优选)构建2024年第一季度经营分析系统,旨在从销售、用户、商品多维度评估业绩,定位增长机会。 我的职责:独立负责全流程,包括需求沟通、数据清洗、分析建模、可视化及报告撰写。 技术栈:
案例: 基于RFM模型的客户价值分析电商平台季度销售数据分析系统
技术:作为专注 Python 领域的专业顾问,我拥有扎实的 Python 全栈技术功底与丰富的实战经验,精通 Python 核心语法、面向对象编程、函数式编程,熟练掌握装饰器、生成器、上下文管理器等高级特性,可高效完成代码优化与模块化开发。 在数据处理与分析方向,深度掌握 Panda
项目:Excel 批量数据清洗、格式整理、报表自动生成 运用 Requests、BeautifulSoup 及 Scrapy 框架,开发合规爬虫程序,完成多平台公开数据抓取、清洗与入库,使用 Redis 做缓存优化,规避反爬限制,稳定采集海量行业数据
技术:熟练掌握Python开发,能够熟练使用Django、DRF框架搭建后端接口服务,精通Vue3前端开发与微信小程序全流程开发,熟悉MySQL数据库设计与优化。具备Linux云服务器部署能力,熟练运用Nginx、Gunicorn完成项目上线,能够独立完成从需求分析、接口开发、前后端联
项目:独立带队开发小微企业财税AI助手系统,后端采用Python Django+DRF框架,前端使用Vue3进行开发,配套开发微信小程序端。完成税务知识库搭建、智能问答、税费自动核算、申报指引等核心功能,完成MySQL数据库设计,在华为云服务器完成部署,配置Nginx与Gunicorn
技术:专业技能 ·Python:数据结构、多线程、多进程、装饰器 异步 开发:Django、FastAPl、Flask、HTML、 JavaScript 数据分析:Numpy、pandas、Scipy、 matplotlib、pyecharts 虫:Scrapy、requ
项目:基于T5模型的AI问答系统 Python FastAPI Vue Axios Git 项目描述: 该项目前后端分离设计,是一个智能问答系统 旨在通过集成多个强大的自然语言处理模型,为 用户提供高效、准确的问答服务。系统集成了自 训练的T5模型以及多个第三方问答模型
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