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