1.数据采集系统设计与开发：
负责设计并开发高效、稳定、可扩展的自动化数据采集系统，支持批量数据采集与实时数据采集。
优化数据采集流程，确保从多种数据源（如网页、API、数据库等）采集到结构化和非结构化数据。
2.复杂数据采集任务的实施：
针对复杂业务需求，设计定制化的数据采集解决方案，处理异构数据源、动态页面、非结构化数据等多样化的场景。
负责高并发、大规模数据采集的架构设计与优化，确保系统的高性能与可扩展性。
3.采集策略与反爬应对：
研究并应对各种反爬技术，制定高效的反爬绕过策略，使用代理IP池、模拟用户行为等技术进行突破。
能够设计反爬机制的检测与应对方案，以提高数据采集任务的成功率。
4.数据清洗与处理：
负责采集数据的预处理与清洗，包括去重、格式转换、数据标准化等。
利用正则表达式、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术处理非结构化和半结构化数据，提取有价值的信息。
5.性能优化与稳定性保障：
监控并优化数据采集系统的性能，确保在大规模数据采集下系统的稳定性和可靠性。
对系统的瓶颈进行分析与调优，减少资源消耗，提升采集效率。
6.技术研究与创新：
持续关注行业内数据采集与处理技术的最新进展，推动新技术在项目中的应用。
对大数据、实时数据流处理、分布式数据采集有深入理解，并能将其应用到具体的项目中。
7.跨部门协作：
与数据分析、产品、运维等团队紧密协作，推动数据采集成果在业务中的应用。
为公司其他部门提供技术支持和解决方案建议，确保数据采集服务的稳定和高效。
8.任职要求：
编程语言与技术栈：
精通Python、Java、Go等编程语言，熟悉数据采集相关的框架和库，如Scrapy、Selenium、BeautifulSoup、Puppeteer等。
熟悉RESTful API、GraphQL等接口的设计与调用，具备复杂数据源采集的能力。
数据处理与数据库：
熟悉常见的关系型和非关系型数据库（如MySQL、MongoDB、Redis等），能处理大规模数据的存储与索引优化。
有丰富的数据清洗、数据标准化和数据转换经验，熟悉正则表达式、XPath、CSS Selector等网页解析工具。
分布式系统与并发编程：
具备分布式数据采集系统的架构设计能力，熟悉分布式存储与分布式计算框架（如Hadoop、Spark、Kafka等）。
具备高并发环境下的开发经验，熟悉多线程、多进程、异步编程技术，能够处理高并发、高流量的数据采集需求。
反爬技术与代理池管理：
熟悉反爬机制及应对策略，能够设计复杂的反爬绕过方案，如动态代理、用户行为模拟、验证码破解等。
具备代理池管理、动态调整IP地址的经验，确保数据采集任务的稳定运行。
大数据与实时数据采集：
对大数据技术有一定了解，能够使用相关工具进行大规模数据处理与分析。
具备实时数据采集和处理的经验，熟悉流式处理框架如Kafka、Flink、Storm等。
团队协作与项目管理：
具备较强的跨团队沟通能力，能够在多部门协作下推动项目顺利落地。
有项目管理经验，能够高效规划和推进数据采集项目的开发进度。
加分项：
有数据分析和挖掘经验，能够结合机器学习、数据挖掘技术从采集数据中提取价值。
具备云服务环境下的数据采集与处理经验。
熟悉行业特定的数据采集需求，如金融、电子商务、社交媒体产业链等领域。