一、核心技術(shù)能力要求
1、Python 基礎(chǔ):熟練掌握 Python 3.x 語(yǔ)法,深入理解面向?qū)ο缶幊蹋∣OP)思想,熟悉常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(列表、字典、棧、隊(duì)列等)與算法(排序、查找、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等);
2、開(kāi)發(fā)框架:精通至少 1 種 Python Web 開(kāi)發(fā)框架(如 Django、Flask、FastAPI),能獨(dú)立完成接口設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與調(diào)試;
3、數(shù)據(jù)處理:熟練使用 Pandas、NumPy 等數(shù)據(jù)處理庫(kù),具備數(shù)據(jù)清洗、分析與可視化(Matplotlib、Seaborn)能力;
4、數(shù)據(jù)庫(kù)技能:熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL、PostgreSQL)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化,掌握 SQL 語(yǔ)句編寫(xiě);了解非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(Redis、MongoDB)者優(yōu)先;
5、開(kāi)發(fā)工具與環(huán)境:熟練使用 Git 進(jìn)行版本控制,掌握 Linux 系統(tǒng)基本操作,能在 Docker 容器化環(huán)境下開(kāi)發(fā)、部署項(xiàng)目;
6、附加技能:具備自動(dòng)化測(cè)試(Pytest、Selenium)、大數(shù)據(jù)處理(Spark、Hadoop)或機(jī)器學(xué)習(xí)(Scikit-learn、TensorFlow)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。