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专业技能
精通数据清洗与预处理技术，掌握网络爬虫开发（Scrapy、BeautifulSoup、Selenium），熟练应用机器学习算法（监督/无监督学习）、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），具备联邦学习、同态加密、差分隐私等隐私计算技术实施经验。熟悉Python全栈开发（Django、Flask、FastAPI），具备分布式数据处理与模型联邦训练能力。
工作履历（脱敏处理）
长期从事机器学习算法研发工作，主导隐私计算平台架构设计与实现，成功构建支持联邦学习的分布式数据处理系统。主导开发数据采集系统，攻克反爬虫技术难题，实现DrugBank数据库自动化更新。主导设计隐私保护下的机器学习预处理方案，实现10+种算法的联邦训练部署。持续优化数据清洗流程，提升数据质量与处理效率，支撑多个行业客户的数据分析需求。
项目经验（脱敏处理）
基于PySyft框架构建隐私计算平台，设计分布式数据处理架构，实现联邦学习场景下的模型训练与参数聚合，解决多机构数据隐私保护难题。开发DrugBank数据采集系统，采用Selenium模拟浏览器操作突破反爬机制，构建自动化数据更新流程。研发隐私保护预处理模块，实现数据脱敏与加密传输，支持10余种机器学习算法的联邦训练部署，提升数据安全合规性。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
4年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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