XXI

• UID:26347

综合评分 34

方向：后端-Python 、安全/逆向-安全/逆向

南京市

600元/8h

1年经验

求职意愿：接单·求职中(15天前更新)

个人简介

Python算法编程/web开发/信息安全技术领域深耕，构建了“算法编程 - Web 开发 - 信息安全”三位一体的核心技能体系，具备扎实的技术功底和丰富的实战经验。 1.在Python算法编程方面，精通Python核心语法与数据结构，熟练运用动态规划、贪心算法、回溯法等经典算法解决复杂业务问题。擅长利用NumPy、Pandas进行数据处理与分析，结合Scikit-learn实现机器学习模型搭建与优化。能够基于算法思维优化程序性能，提升代码执行效率。 2.在Web开发领域，熟练掌握前后端全栈开发技术栈。后端擅长使用Django、Flask框架构建高可用、可扩展的Web应用，精通RESTful API设计与开发，熟悉MySQL、MongoDB等数据库的优化与运维。前端能够运用HTML5、CSS3、JavaScript及Vue.js、React框架实现响应式设计页面开发，注重用户体验与交互逻辑优化。具备从需求分析、架构设计到项目部署的全流程开发能力。 3.在信息安全与渗透测试方向，具备扎实的网络安全理论基础，精通常见渗透测试技术（如SQL注入、XSS跨站脚本、CSRF跨站请求伪造等），熟练使用Metasploit、Nmap、Burp Suite等专业工具进行漏洞挖掘与攻防演练。能够针对Web应用、服务器、网络设备等进行全面安全评估，制定科学的安全加固方案，有效防范网络攻击与数据泄露风险。

技能

核心技能： Python

其他技能： FastAPI、Bootstrap、Scrapy、PyTorch

交流语言：普通话（母语水平）、英语（可口语交流）

行业经验：工业互联网

项目案例

围绕5GGNSS构建的一套高时空分辨率风场与功率预测体系

本项目面向"双碳"与高比例风电并网需求，围绕"5GGNSS基站资源复用——水汽导风一风功率端到端预测"构建一套高时空分辨率风场与功率预测体系。首先，在系统梳理风功率预报，卫星/水汽导风与 GNSS 水汽反演及深度学习时空建模进展的基础上，提出以CNN/GNN/BNN为核心的物理约束融合模型，集成ERA5/WRF，风机SCADA 与多源观测，实现风电场尺度三维风场的概率预报，并通过多模型集成与不确定性校准，将风速预测误差控制在工程可用范围内。其次，基于ERA5与 WRF数据开展 ANN与Transformer水汽导风试验，在理想化条件下将风速均方根误差压至约2 m/s，并在高分辨率WRF与 GNSS/5G观测约束下，将多站导风偏差控制在2%-4%以内；利用全国5G基站GNSS与江苏，浙江多站风场观测，实现多站GNSS/5G导多站观测风，整体性能优于ERA5与GFS。进一步提出"物理约束融合路径+GNSS水汽导风路径"的双路径整合方案，按高度与区域密度自适应加权两类风场概率预报，并结合基于混合密度网络(MDN)的风速功率映射模块，形成端到端功率预测链路，最终功率偏差稳定控制在10%以内。依托置信启风(下文也称wind ai) 平台，项目实现了从数据准备，模型训陈，滚动预报到功率预测与可视化的一体化工程封装，为5GGNSS气象复用和风电场精细化预测提供了可复制的技术方案，并已获得企业认可。

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