全诊通 python 招聘（工资待遇要求）

核心职责
1. 数据爬取与处理
- 负责设计和开发高性能、高可用的分布式数据爬取系统，从各类网站、APP及API中获取并处理数据。
- 分析目标结构，应对反爬虫机制（如身份验证、IP限制、验证码、动态渲染等），确保数据采集的效率和质量。
- 负责数据的清洗、去重、结构化存储，并研发数据自动化平台，优化数据流程。
2. MLOps/DevOps 平台建设
- 参与并主导MLOps平台的架构设计与核心模块开发，搭建机器学习模型的持续训练、部署、版本控制、监控与回滚的全生命周期管理体系。
- 构建和维护智能化CI/CD流水线，实现代码与模型的自动化构建、测试和部署，提升研发效率与交付质量。
- 管理和优化容器化环境（如Kubernetes）及云资源，确保机器学习工作流和各类服务的高可用性与可扩展性。
3. 数据BI与可视化
- 参与BI项目的需求分析、数据模型设计、ETL流程开发及可视化报表搭建，支撑业务决策。
- 设计并开发交互式数据看板、仪表盘及核心业务报表，将复杂数据转化为直观洞察。
- 负责BI平台的日常维护、性能优化和数据治理，确保数据的准确性和报表的稳定性。
4. 企业信息化系统开发
- 负责或参与公司内部管理系统（如ERP、OA、WMS等）的需求分析、架构设计、功能模块开发、测试及迭代优化。
- 负责系统集成、接口开发（包括API接口、RPA自动化等）、报表开发及相关技术文档的编写与维护。
- 维护系统正常运行，处理数据备份、加密、性能调优及故障排查，确保系统安全稳定。

任职要求
必备条件
- 学历与经验：本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数学或相关专业，3年以上相关领域开发经验。
- 数据爬取：精通Python编程语言及至少一种主流爬虫框架（如Scrapy），熟悉网络协议、前端技术及常见反爬策略的应对。
- MLOps/DevOps：熟悉Kubernetes及至少一种MLOps工具（如MLflow, Kubeflow），具有CI/CD流水线（如Jenkins, GitLab CI）的搭建和自动化经验，了解Docker等容器化技术。
- 数据BI：熟练掌握SQL，有丰富的数据库操作和性能优化经验；熟悉至少一种主流BI工具（如Tableau、Power BI、帆软等）并进行数据建模和报表开发。
- 系统开发：熟练掌握Java或Python中的至少一种，熟悉主流开发框架（如Spring Boot, Django/Flask）。
- 综合能力：优秀的问题解决能力、逻辑思维、团队协作精神和沟通能力。
优先考虑
- 有JS逆向、APP逆向、或应对高级反爬风控系统（如Akamai）的经验。
- 有大规模分布式系统、大数据处理框架（如Hadoop, Spark）或云原生技术实战经验。
- 参与过大型企业信息化系统（如ERP、智能工厂）的实施或主导过系统架构设计。
- 熟悉机器学习基础理论及常见框架（如TensorFlow, PyTorch）