个人经历：
14 年开始实习工作之后，
在北京做了 4 年的 java 工程师，后经同学介绍拿到了一个远程工作的职位，
于 18 年入职现在的公司，转到 python 数据分析支持工程师，做了 7 年远程
关于现在的工作：
主要业务是国外广告平台数据分析，
老板提供专业的商业分析建议，我主要负责范围是数据获取再到清洗标注，提供可用准确的商业数据
其实老板很 nice ，但是各种复杂环境冲击，业务萎缩，也没办法再支持很多同事的全职远程的工作，
去年四月之后就只有我一个作为后台前端服务器的支撑工程师，因此负责的业务范围涉及很多（牛马体质问号脸哈哈）
年初就已经出现了客户陆续不再续约的情况，老板也提前说了，可能需要我再寻找机会，
今年七月还是到了这一步，在公司的工作内容让我接触了很多技术内容，从前端到后台，到云服务的各种环境和部署流程都实践上线了实际应用
今年年初艰难的时期中，也尝试了 AI 接入的系统，但是无法挽回业务的情况还是陆续发生，因此在今年的七月失去了这份很有前途的远程工作（顶不住也要顶）
写了这么多介绍，现在的大背景下，似乎能苟住也成了一个小奢望，
如果需要详细了解的，可以不用客气的联系我
个人技术简历
👤 基本信息
- 学历: 本科 | 计算机专业
- 工作年限: 11 年
- 远程工作经验: 7 年
- 求职意向: 后端开发（ Python 为主）/ 全栈开发
- 工作模式: 远程工作（全职/兼职均可）
💼 工作经历
2018 年 - 2024 年 7 月 | 数据分析支持工程师（远程）
主要职责:
- 负责国外广告平台数据分析系统的开发与维护
- 数据获取、清洗、标注，提供准确的商业数据支持
- 从前端到后端的全栈开发，包括云服务部署上线
业务背景:
- 为老板提供专业商业分析建议的技术支撑
- 后期成为唯一的后台前端服务器支撑工程师
- 负责整个技术栈的开发与维护
2014 年 - 2018 年 | Java 工程师（北京）
工作内容:
- 4 年 Java 后端开发经验
- 传统企业级应用开发
🛠️ 技术栈
核心技术领域
数字营销数据平台开发
后端技术
- 主要语言: Python
- 框架: Flask + Flask-RESTX
- 数据库: MongoDB + BigQuery
- 消息队列: Celery 异步处理
- 认证: JWT 认证
- API 文档: Flask-RESTX 自动化文档
前端技术
- 框架: Vue 3 + TypeScript
- UI 库: Element Plus
- 构建工具: Vite
- 状态管理: Vuex
- 开发模式: Vue 3 Composition API
数据处理与可视化
- 可视化库: Highcharts + ECharts + Plotly
- 数据展示: Apache Superset
- 数据流程: MongoDB → Python 数据清洗 → BigQuery 结构化存储
- 任务调度: Apache Airflow
AI 与机器学习
- AI 集成: Google Gemini
- 机器学习: scikit-learn
- 自研算法: 马尔可夫链归因算法
云服务与部署
- 容器化: Docker
- 云平台: Google Cloud Run
- 架构: 微服务部署
🎯 项目经验与技术亮点
多平台 API 集成系统
- 集成平台: Google Ads 、Facebook 、Shopify 等 15+个营销平台
- 数据规模: TB 级营销数据处理
- 响应性能: 毫秒级数据响应
实时数据处理系统
- 系统规模: 50+ API 接口，100+ Vue 组件
- 数据处理: 日处理千万级数据
- 任务调度: 基于 Airflow 的自动化数据处理流程
自研归因算法
- 算法类型: 马尔可夫链归因模型
- 应用场景: 营销渠道效果归因分析
- 技术特色: 自主研发的数据分析算法
AI 集成应用
- 集成服务: Google Gemini AI
- 应用场景: 智能数据分析与报告生成
- 实施时间: 2024 年年初
💡 核心优势
- 全栈能力: 具备从前端 UI 到后端 API ，从数据处理到云部署的完整技术栈经验
- 远程工作: 7 年远程工作经验，具备良好的自我管理和沟通协作能力
- 数据专长: 在大数据处理、实时数据分析、营销数据归因等领域有深入实践
- 技术广度: 涵盖后端开发、前端开发、数据工程、AI 集成等多个技术领域
- 独立负责: 具备独立负责整个技术系统的能力和经验
📞 联系方式
微信: NzgyMTg3MzM5 （ base64 解码）
手机: MTU2NzM2MTEwMDI=（ base64 解码）
备注: 由于已结婚并居住在老家，倾向于远程工作模式，能够保证远程工作质量和效率。