小王-应届生-Python后端工程师
教育背景
上海交通大学 计算机科学与技术 本科 2021-2025
- 主修课程: Python程序设计、数据结构与算法、数据库原理、Web开发技术、人工智能导论
- 核心专业课: 软件工程、计算机网络、操作系统、机器学习基础
- 英语能力: CET-6 (578分),具备良好的英文技术文档阅读能力
- 获奖经历: 校级数学建模竞赛二等奖,优秀团员,学习优秀奖学金
技术能力
- 编程语言: 熟练掌握 Python,了解 Python 3.8+ 新特性,熟悉面向对象编程
- Web框架: 熟练使用 Django、Flask,了解 FastAPI,掌握 MVC 架构模式
- 数据库: 熟练使用 MySQL、SQLite,了解 PostgreSQL,掌握 SQL 语句和数据库设计
- 开发工具: 熟练使用 PyCharm、VS Code、Git、Docker,了解 Linux 系统操作
- 其他技能: 了解 Redis、Celery、RESTful API 设计,有数据分析和爬虫经验
项目经验
在线教育平台后端
技术栈: Django
/ Django REST Framework
/ MySQL
/ Redis
/ Celery
项目描述: 基于 Django 开发的在线教育平台后端系统,支持课程管理、用户学习进度跟踪等功能。
主要职责:
- 使用 Django 框架搭建项目架构,设计合理的 Models 模型和数据库关系。通过 Django ORM 实现高效的数据库操作。
- 基于 Django REST Framework 开发 RESTful API,为前端和移动端提供统一的数据接口。实现 API 版本控制和文档自动生成。
- 实现用户认证和权限管理系统,支持学生、教师、管理员等多种角色。使用 JWT token 实现无状态认证。
- 集成 Redis 缓存课程信息和用户会话,提升系统响应速度。使用 Celery 实现异步任务处理,如邮件发送和数据统计。
- 实现课程学习进度跟踪功能,使用 Django 信号机制自动更新学习记录。通过数据聚合生成学习报告和统计图表。
个人财务管理API
技术栈: FastAPI
/ SQLAlchemy
/ PostgreSQL
/ Pydantic
/ JWT
项目描述: 基于 FastAPI 开发的个人财务管理系统API,提供收支记录、预算管理、数据分析等功能。
主要职责:
- 使用 FastAPI 框架开发高性能异步 API,利用 Python 3.8+ 的类型注解特性。通过 Pydantic 实现数据验证和序列化。
- 使用 SQLAlchemy ORM 进行数据库建模,设计财务数据的表结构和关系。实现数据库迁移和版本控制。
- 实现 JWT 身份认证和权限控制,保护用户数据安全。使用依赖注入系统实现代码解耦和可测试性。
- 开发数据分析功能,使用 pandas 和 matplotlib 生成财务报表和趋势图。实现收支分类统计和预算预警功能。
- 集成 Swagger UI 自动生成 API 文档,提供交互式的 API 测试界面。编写全面的单元测试和集成测试。
网络爬虫与数据分析项目
技术栈: Python
/ Scrapy
/ requests
/ BeautifulSoup
/ pandas
/ matplotlib
项目描述: 开发多个网络爬虫项目,收集电商价格、新闻资讯等数据,并进行分析可视化。
主要职责:
- 使用 Scrapy 框架开发分布式爬虫,收集电商网站的商品价格和评论数据。实现反爬虫策略应对,如代理池、请求头轮换等。
- 使用 requests 和 BeautifulSoup 开发轻量级爬虫,采集新闻网站的文章内容。实现数据清洗和格式化处理。
- 使用 pandas 进行数据分析,包括价格趋势分析、用户评论情感分析等。通过数据透视表和分组聚合发现数据规律。
- 使用 matplotlib 和 seaborn 进行数据可视化,生成价格走势图、热力图等图表。为数据分析结果提供直观的可视化展示。
- 实现数据存储到 MySQL 数据库,设计合适的表结构存储爬取的数据。编写定时任务实现数据的自动更新。
实习经历
XX互联网公司 - Python后端开发实习生
实习时间: 2024.06 - 2024.09
主要工作:
- 参与公司推荐系统的后端开发,使用 Django + Redis 技术栈。负责用户行为数据收集和分析模块的开发。
- 优化数据库查询性能,通过索引优化和查询语句改进,将接口响应时间缩短 30%。学习了数据库性能调优技巧。
- 参与 API 接口设计和开发,遵循 RESTful 设计规范。使用 Django REST Framework 实现标准化的 API 接口。
- 协助数据分析团队处理用户行为数据,使用 pandas 进行数据清洗和特征工程。为推荐算法提供高质量的训练数据。
- 参与代码审查和技术分享,学习企业级开发规范和最佳实践。提高了代码质量意识和团队协作能力。
技术学习
算法与数据结构
- LeetCode: 完成 150+ 道 Python 算法题,熟悉常用数据结构和算法的 Python 实现
- 数据结构: 深入学习 Python 内置数据结构的实现原理,如 list、dict、set 等
- 算法应用: 在项目中应用排序、搜索、动态规划等算法解决实际问题
数据科学与机器学习
- 数据处理: 熟练使用 pandas、numpy 进行数据清洗、转换和分析
- 数据可视化: 使用 matplotlib、seaborn、plotly 创建各种统计图表
- 机器学习: 了解 scikit-learn 的使用,实现过简单的分类和回归模型
- 深度学习: 学习过 TensorFlow 和 PyTorch 的基础使用
开源项目贡献
技术认证
- 计算机二级: Python 语言程序设计,成绩优秀
- 在线课程: 完成 Coursera 的《Python for Everybody》专项课程
自我评价
- Python 专精: 对 Python 语言有深入理解,熟悉 Python 生态系统和常用库
- 快速学习: 具备快速学习新技术的能力,关注 Python 社区动态和最佳实践
- 实践经验: 通过多个项目实践,掌握了 Web 开发、数据处理、爬虫等多个领域的技能
- 数据思维: 具备数据分析思维,能够从数据中发现问题和机会
- 解决问题: 具备良好的逻辑思维和调试能力,能够独立解决开发中的技术难题
- 团队协作: 积极主动,具备良好的沟通能力,能够快速融入开发团队