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崗位職責(zé)：
1、運(yùn)用Python語言開發(fā)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)爬蟲程序，從各類招聘網(wǎng)站、行業(yè)論壇、社交媒體等公開渠道抓取所需的招聘相關(guān)數(shù)據(jù)，如職位信息、公司信息、薪資待遇、崗位要求等；
2、處理反爬機(jī)制，確保爬蟲程序的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的完整性，對爬取過程中出現(xiàn)的異常情況進(jìn)行及時(shí)處理和優(yōu)化；
3、定期維護(hù)和更新爬蟲程序，以適應(yīng)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的變化和反爬策略的調(diào)整；
4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理流程，對爬取到的招聘數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和無效的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；
5、運(yùn)用 Python 數(shù)據(jù)分析庫（如 Pandas、NumPy、dataset等）對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，例如分析不同行業(yè)、地區(qū)、職位的薪資分布，崗位需求的變化趨勢等；
6、運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化工具（如 Matplotlib、Seaborn等）將分析結(jié)果以直觀的圖表和報(bào)表形式展示出來，為公司的決策提供有力的數(shù)據(jù)支持；
7、具備智能體開發(fā)能力，能夠設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)的智能數(shù)據(jù)采集與處理流程，提升數(shù)據(jù)獲取與分析的自動化水平；
8、熟悉數(shù)據(jù)處理流程搭建，能夠構(gòu)建端到端的數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲和分析的完整數(shù)據(jù)管道，確保數(shù)據(jù)處理過程的高效性和可擴(kuò)展性；
9、具備復(fù)雜數(shù)據(jù)處理能力，能夠應(yīng)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、特征工程和數(shù)據(jù)建模，支持更深入的數(shù)據(jù)洞察和業(yè)務(wù)應(yīng)用。
崗位要求：
1、熟悉Scrapy、BeautifulSoup 等爬蟲框架和庫，能夠獨(dú)立開發(fā)復(fù)雜的爬蟲程序；
2、熟悉transformer框架，能夠應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)（如文本分類、實(shí)體識別等），提升數(shù)據(jù)處理和分析的智能化水平；
3、熟悉pytorch/tensorflow，具備深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)能力，能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)分析和智能體任務(wù)中的模型性能；
4、有智能體開發(fā)或自動化流程搭建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，如使用LangChain、AutoGPT等相關(guān)工具；
5、熟悉常用數(shù)據(jù)處理與流程管理工具（如Apache Airflow、Dagster等），具備數(shù)據(jù)管道搭建和調(diào)度經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。