简历 栾艳明 Cooper (zh-CN)

联系方式

个人信息

  • 栾艳明 Cooper / 男 / 1989
  • 本科/华南理工大学 2012 毕业
  • 工作年限: 3年
  • 技术博客: CooperBlog
  • Github: http://github.com/CooperLuan
  • 微博: @小栾Cooper
  • 期望职位: Python工程师/数据分析工程师
  • 期望薪资: 税前月薪 17k~25k
  • 期望城市: 上海

工作经历

大岂网络 (2015.3 ~ 今) Python 工程师

  1. 职责 从 0 开始负责公司的数据统计、分析、挖掘的实现
  2. 挑战 日益增长的日志的存储、数据清洗、统计优化、运营活动效果重现/跟踪、数据分析挖掘、繁杂的数据需求
  3. 解决方法
    • 用 MongoDB 存储
    • 用 pandas 从 Mongo 加载数据 分析用户行为
    • 用 Mongo 的 aggregate 做中小量数据的聚合
    • 提供大量的统计数据类 API 供 Web/其他系统/其他 使用

菜根科技 (2014.4 ~ 2015.3) Python 工程师

电商数据 ETL/归一化 项目

  1. 职责
    • 在已有构架基础上横向扩展和微优化
    • 在 ETL 的基础上做 商品归一化
    • 维护运行在 aws 上的 ETL/归一化 数据
    • 为分析系统提供有效的归一化数据
    • 为垂直市场报告提供统计数据支持
  2. 挑战
    • 怎样高效水平扩展并保证正确率
    • 怎样保证归一化的准确率/减少维护成本
    • 面对不同的行业/数据来源/大量运行日志 怎样快速定位 ETL/归一化 效果/问题
    • 怎样处理杂乱无章的数据/同时尽可能保证数据完整
    • 快速/易维护/代码干净的最佳实践在哪里
  3. 解决方法
    • 大量通用代码/模块/高覆盖率的 unittest
    • 分别尝试了机器学习自动分类/自动识别分类标志/手动建分类库的方法
    • 将 ETL/归一化 数据抽象为 DataModel
    • 用 DataModel 配合 Pandas 输出系统运行状况统计表
    • 利用用 MongoDB + Pandas 的高级特性
  4. 收获
    • 能够比较好的利用 MongoDB/Pandas 的高级特性
    • 对 Python 科学计算中的各环节有所了解/实践
    • 学习方法改进
    • 同事评价工作效率高/伪全栈

广州迪奥信息科技 (2012.4 ~ 2014.4)

毕业前为初创公司从 0 开始开发了两个产品, 涉及爬虫/Web 后端/初期前端/运维/分布数据处理

  1. 职责
    • 为公司的产品/想做的事情 做技术构架/技术成本评估/demo/产品开发
  2. 挑战
    • 在初级 python 水平的情况下所有的工作从 0 做起
  3. 解决方法 & 构架
    • 爬虫 & 解析: python + lxml ＋ re
    • Web 后端(前后端分离): tornado
    • Web 前端: tornado template 后转为 php/Bootstrap 体系
    • 数据: MySQL 分表,分库/Redis
    • 数据处理: MySQL/Python/SP 可在 3 台机器分布处理
    • 运维: Ubuntu/MySQL 主从
    • 任务队列: 分别自己实现/rq 可用 30 个节点 + 少量 redis 内存占用完成抓取
  4. 收获
    • 有机会接触并用到了几个技术领域的解决方案
    • 锻炼成了伪全栈
    • 意识到自己在技术/沟通交流上的问题/瓶颈

开源项目和作品

开源项目

  • 学习笔记: 用 markdown/ipython notebook 纪录了一些技术类的学习笔记 非成文传播笔记
  • instream: 对收集到的信息流(微博等)数据打标签, 并以类似 inbox 的方式展现信息流

技术文章

技能清单

以下均为我熟练使用的技能

  • Web开发: Python
  • 数据处理/科学计算: Pandas/NumPy/MongoDB
  • Web框架: flask/tornado
  • 前端框架: Bootstrap 体系/jQuery
  • 数据库相关: MongoDB/MySQL
  • 版本管理、文档: Git/Github
  • 云和开放平台: 微博开放平台/微信应用开发

以下为我认为可以快速学习并投入开发的

  • Django
  • scikit-learn
  • Spark/Hadoop
  • Python 运维工具
  • Web 前端
  • JAVA
  • AWS

致谢

感谢您花时间阅读我的简历，期待能有机会和您共事