(python简历python简历模板)一份专业且吸引人的简历是你获得心仪职位的敲门砖。那么，如何撰写一份针对Python开发工程师岗位的出色简历呢？以下是锤子简历网整理的python简历「开发工程师篇」，欢迎大家阅读收藏！

python简历范文：

求职意向

求职类型：全职   

意向岗位：python开发工程师   

意向城市：广东广州   

薪资要求：面议   

求职状态：随时到岗   

教育背景

时间：201X.7-201X.8   

学校名称：锤子简历大学

专业名称：计算机科学与技术

学术成绩：专业前5%

GPA：3.9/4.0

排名：综合排名第3

学术奖学金：曾连续两年获得校级特等奖学金（201X-201X年度，201X-201X年度）

校内活动：积极参与计算机学院学术研讨会，并多次发表研究论文

荣誉：被评为“优秀毕业生”（201X年度），在校期间获得“编程挑战赛”一等奖（201X年度)

工作经验

时间：201X.7-201X.8   

公司名称：锤子简历工作经验案例（1）   

职位名称：python工程师   

参与相关需求分析.业务逻辑流程设计及文档编写，成功完成了5个大型项目的需求分析和设计工作，提高了项目的开发效率和准确性。

参与性能优化工作，通过代码重构和算法改进，使得系统响应时间缩短了30%，并降低了20%的服务器负载。

积极参与新技术研究学习及应用，引入了3项新技术到项目中，提升了系统的稳定性和可扩展性。

负责公司数据分析工作，处理了超过1TB的数据量，为管理层提供了有力的数据支持，帮助公司做出了多项重要决策。

参与机器学习相关工作，构建了2个预测模型，准确率分别达到了90%和92%，显著提升了公司的业务智能化水平。

参与项目的后期升级工作，成功将系统版本从1.0升级到2.0，新增了5项核心功能，用户满意度提升了20%。

参与代码编写工作，完成了超过10万行的代码编写任务，保证了项目的按时交付和高质量实现。

负责WEB后端代码的编写工作，成功构建了5个高性能的WEB服务接口，支持了前端业务的快速发展。

负责多平台数据采集工作，成功从10余个不同来源获取了有效数据，为公司提供了丰富的数据资源。

解决了遇到的各种反爬问题，提高了数据采集的成功率和效率，为公司节省了大量的人力和时间成本。

参与分布式爬虫框架设计工作，设计并实现了一个能够支持100个并发请求的分布式爬虫系统，大幅提升了数据采集的速度和规模。

项目经验

时间：201X.1-201X.8   

项目名称：锤子简历（1）项目案例   

项目角色：数据分析师

项目描述：

该项目涉及一个功能全面的电商平台，包括会员管理.商品搜索.购物.行业资讯等多个模块。核心目标是通过用户行为数据对用户进行分类，以识别高价值用户。

个人职责：

确定用户分类的关键指标。

对用户数据进行深入探索和分析。

使用pandas和missingno清洗和标注数据。

构建并优化分类模型。

使用Seaborn进行用户分类的可视化分析。

通过echart展示分类结果和数据洞察。

项目成果：

成功将用户准确分类为高购买力.高粘度.低购买力及低粘度四类，分类准确率高达90%。

通过数据清洗，提升了数据质量，减少了30%的数据噪音。

模型优化后，用户分类的召回率提升了15%。

时间：201X.3-201X.1   

项目名称：锤子简历（2）项目案例   

项目角色：数据科学家

项目描述：

xxx旨在通过用户画像实现精准内容推送。项目重点在于采集.清洗网站日志数据，并结合结构化用户数据进行用户画像构建。

个人职责：

参与设计并构建用户画像框架。

清洗并合并多源数据。

使用LASSO回归和K-means等算法进行特征选择和用户聚类。

对模型进行调优以达到更佳的聚类效果。

使用Matplotlib进行数据可视化。

项目成果：

成功构建了包含10+维度的用户画像。

通过聚类算法，将用户划分为5个细分群体，推送精准度提升了25%。

数据清洗后，有效数据占比从60%提升至90%。

时间：201X.4-201X.12   

项目名称：锤子简历（4）项目案例   

项目角色：爬虫工程师

项目描述：

该项目旨在通过爬虫技术从各大招聘网站获取招聘信息和企业信息，以达到每月至少1亿的数据量要求。

个人职责：

基于Scrapy-redis构建分布式爬虫系统。

破解包括js加密.滑块验证码.动态cookies和自定义字体在内的多种反爬机制。

参与封装异步爬虫框架。

设计分布式爬虫框架，并实现过滤器和报警器功能。

项目成果：

成功构建了高效稳定的分布式爬虫系统，每月稳定抓取数据超过1.2亿条。

破解了多种反爬机制，提升了爬虫的成功率和效率。

通过封装的异步框架，数据抓取速度提升了30%。

设计的过滤器和报警器有效减少了无效数据的抓取，并实时监控爬虫状态。

自我评价

具有清晰的逻辑思维能力，对计算机编程有浓厚的兴趣；

敢于接受挑战，喜欢钻研，具有独立解决问题的能力；

遇事沉稳，工欲善其事，必先利其器，习惯编程前花费时间将逻辑关系理顺；

具有抗压能力，能接受适时的加班，懂得及时释放压力，保持积极饱满的工作态度； 热爱数码产品，对前沿数码产品和计算机硬件有较深的了解；

热爱运动，拥有健康的体魄；

我正在寻找一个更好的发展平台，希望能够充分发挥自己的优势，共同努力成就一番事业。

掌握技能

1、熟练掌握KNN.逻辑回归.朴素贝叶斯.决策树等监督学习算法；

2、熟练掌握随机森林.Adaboost.Stacking等集成算法；

3、熟练掌握SVM支持向量机算法；

4、熟练掌握K-means.DBSCAN.Aprior.FP-growth等无监督学习算法；

5、熟练掌握PCA.SVD等降维算法；

6、熟悉自然语言处理中TF-IDF.词向量等相关技术；

7、熟练掌握协同过滤算法，两种推荐模型，隐语义模型；

8、熟练掌握数据挖掘的基本流程中的处理方案，参与过机器学习系统设计，熟悉人物画像系统的设计方案；

9、熟悉BP神经网络.CNN卷积神经网络.RNN神经网络；

1、.熟悉八大排序算法,可以使用 Python 代码实现部分排序算法 ;

1、.熟练掌握requests的使用，源码研读，使用分布式进程集成requests；

1、.lxml中的Xpath解析；

1、.熟练掌握 Scrapy 爬虫框架, scrapy-redis 分布式爬虫体环境；

1、.熟练掌握aiohttp,并对aiohttp做了封装，已经上传到pipy中；

1、.熟练掌握市面上典型反爬机制,如滑块验证码,js 加密.封 ip .动态cookie，动态字体等 ;

1、.熟练掌握 Hadoop 大数据框架 HDFS 和 MapReduce,以及其生态圈产品Hive,Sqoop,Zookeeper, Hbase ;

1、.熟练掌握 Django 框架及生产环境搭建,理解 ORM 思想 ;

1、.熟练掌握MySQL关系型数据库，Redis飞关系型数据库；

1、.熟练掌握 Python 编程语言,OOP 编程思想,熟悉进程,线程等;

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