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专业技能
精通C++11/14标准，熟悉STL容器及多线程编程；熟练掌握Python语言及数据分析库（Pandas/Numpy），具备数据可视化（Matplotlib/Seaborn）能力；掌握Scrapy框架，具备反反爬虫策略设计能力；熟悉Linux系统，掌握Shell脚本及常用命令；精通数据挖掘全流程，包括数据采集、清洗、建模及模型部署；熟练应用KNN、决策树、SVM、逻辑回归等经典机器学习算法；熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），具备图像分类模型开发经验；掌握Django框架开发，熟悉前后端分离架构。
工作履历（脱敏处理）
专注于数据开发领域，主要负责数据采集、清洗、建模及可视化工作。主导开发基于深度学习的皮肤病变分类系统，实现90%+准确率；设计反反爬虫策略完成上海证券交易所数据采集，日均处理数据量超10万条；搭建数据挖掘平台，完成从数据清洗到模型训练的全链路开发；参与多个跨学科项目，包括医学数据融合分析、体测数据关联规则挖掘等，累计发表3篇跨学科论文及2项发明专利。
项目经验（脱敏处理）
1. 皮肤病变智能诊断系统：基于ResNet架构构建深度学习模型，实现皮肤癌分类准确率90.2%，采用数据增强及迁移学习提升模型泛化能力。2. 医学数据融合分析平台：设计多源数据清洗方案，完成10万+条临床数据标准化处理，构建基于Apriori算法的关联规则挖掘模型。3. 证券数据采集系统：开发基于Scrapy的反反爬虫框架，成功爬取沪深交易所JSON数据，日均处理数据量达15万条。4. 多目标优化决策系统：采用SVM算法构建医疗决策模型，实现多指标权重优化，提升诊断准确率15%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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