在大学期间，系统学习了计算机科学与技术的专业知识，包括数据结构、算法设计、操作系统等核心课程。通过课程项目和实践作业，锻炼了编程能力和问题解决能力。积极参与学校的编程竞赛和社团活动，提升了团队协作和沟通能力。

在公司主要负责公司核心业务系统的后端开发与维护。

• 参与需求分析，与产品团队紧密合作，理解业务需求并转化为技术方案。
• 运用Python的Django框架进行系统开发，优化系统性能，将接口响应时间从平均500ms降低至200ms以内。
• 负责数据库设计与优化，使用MySQL和Redis，提高数据查询效率，减少数据库负载。
• 带领团队进行技术攻坚，成功解决了高并发场景下的系统稳定性问题，保障了系统7×24小时稳定运行。
• 编写高质量的代码，遵循编码规范和最佳实践，确保代码的可维护性和可扩展性。
• 参与代码评审和技术分享，提升团队整体技术水平。

在公司参与多个项目的开发工作。

• 负责使用Python的Flask框架开发Web应用，实现了用户管理、订单处理等核心功能模块。
• 进行数据爬取与分析工作，使用Scrapy框架从多个网站抓取数据，并运用Pandas进行数据清洗和分析，为业务决策提供数据支持。
• 参与系统架构设计，优化系统架构，提高系统的可扩展性和灵活性。
• 与前端团队协作，确保前后端接口的良好对接，提高开发效率。
• 编写单元测试和集成测试用例，保证代码质量，测试覆盖率达到80%以上。
• 持续关注技术发展趋势，引入新技术和工具，提升团队开发效率。

该项目是一个大型电商平台的后端系统。

• 负责用户模块的开发，包括用户注册、登录、信息管理等功能。使用Python的Django框架，结合RESTful API设计，实现了高效的用户数据交互。
• 优化购物车和订单模块的性能，通过缓存技术（Redis）和数据库索引优化，使购物车加载速度提升了60%，订单处理效率提高了50%。
• 参与分布式架构设计，使用消息队列（RabbitMQ）实现异步任务处理，提高系统的并发处理能力，支持了平台大促期间的高并发访问（峰值QPS达到10000+）。
• 编写详细的技术文档和接口文档，方便团队协作和后续维护。

这是一个基于Python的数据分析平台项目。

• 负责数据采集模块的开发，使用Scrapy框架从多个数据源（网站、数据库等）抓取数据，并进行数据清洗和预处理。
• 运用Python的Pandas和Numpy库进行数据分析和建模，实现了数据可视化功能（使用Matplotlib和Plotly），为用户提供直观的数据展示。
• 设计并实现了数据存储方案（使用MySQL和Hadoop），保证数据的高效存储和检索。
• 优化系统性能，通过代码优化和硬件资源调整，使数据分析任务的执行时间缩短了40%。
• 与业务团队紧密合作，理解业务需求，提供定制化的数据分析解决方案，帮助业务团队做出更准确的决策。