系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括数据结构、算法设计与分析、操作系统、计算机网络等。掌握了扎实的理论基础和编程技能，为后续从事爬虫研发工作奠定了良好的知识储备。在校期间积极参与各类编程竞赛和项目实践，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 负责公司核心爬虫系统的设计与开发，优化爬虫架构，提升爬取效率30%以上。
• 深入研究反爬机制，成功突破多家大型网站的反爬策略，获取高质量数据。
• 与数据分析师和产品团队紧密合作，根据业务需求定制爬虫方案，为数据分析和产品决策提供有力支持。
• 编写爬虫相关技术文档，分享技术经验，带领团队新人快速成长。

• 主导公司大规模分布式爬虫系统的重构与升级，引入分布式缓存和异步处理技术，使系统吞吐量提升50%。
• 搭建爬虫监控与预警平台，实时监控爬虫运行状态，及时发现并解决潜在问题，保障数据采集的稳定性和准确性。
• 探索机器学习在爬虫领域的应用，利用深度学习算法优化网页解析和数据提取模型，提高数据提取准确率至95%以上。
• 参与公司技术预研项目，研究新兴的爬虫技术和工具，为公司技术发展提供前瞻性建议。

• 项目背景：为某电商平台提供商品数据采集服务，用于竞品分析和市场趋势研究。
• 项目内容：设计并实现高效的电商商品爬虫，针对不同电商网站的页面结构和反爬策略，采用动态页面解析技术（如Selenium + ChromeDriver）和智能IP代理池，确保稳定的数据采集。构建数据清洗和存储模块，对采集到的商品信息进行标准化处理，并存储到分布式数据库中。
• 项目成果：日均采集商品数据100万+条，数据准确率达到98%，为客户提供了全面、准确的市场数据支持，助力客户在电商市场中做出更精准的决策。

• 项目背景：为某金融机构采集金融资讯和舆情数据，用于风险评估和投资决策。
• 项目内容：搭建金融资讯爬虫系统，涵盖多个主流财经媒体和金融论坛。采用自然语言处理技术对采集到的文本数据进行情感分析和关键词提取，挖掘潜在的金融风险和投资机会。实现数据实时更新和推送功能，确保客户能够及时获取最新的金融信息。
• 项目成果：每日采集金融资讯数据5万+条，情感分析准确率达到85%以上，为金融机构提供了及时、有价值的决策依据，降低了投资风险，提高了投资回报率。