在日常學(xué)習(xí)、工作或生活中，大家總少不了接觸作文或者范文吧，通過(guò)文章可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。范文怎么寫(xiě)才能發(fā)揮它最大的作用呢？以下是我為大家搜集的優(yōu)質(zhì)范文，僅供參考，一起來(lái)看看吧

描寫(xiě)大數(shù)據(jù)局網(wǎng)絡(luò)安全工作匯報(bào)簡(jiǎn)短一

于大部份營(yíng)銷者來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站再定向(onsite retargeting)是其中一個(gè)最重要的營(yíng)銷手段，所謂網(wǎng)站再定向的意思是對(duì)曾訪問(wèn)您網(wǎng)站的用戶進(jìn)行宣傳，在他們?yōu)g覽網(wǎng)絡(luò)時(shí)向其展示廣告。此手段之所以重要是因?yàn)樵诘谝淮谓佑|中真正轉(zhuǎn)化為購(gòu)買的只占2%，而沒(méi)有產(chǎn)生購(gòu)買就離開(kāi)網(wǎng)站的人群體高達(dá)98%。網(wǎng)站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經(jīng)訪問(wèn)了您的網(wǎng)站一次，這意味著他們確實(shí)對(duì)您的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣。當(dāng)你不斷向這些用戶顯示相關(guān)的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購(gòu)買。理論上，網(wǎng)站再定向技術(shù)聽(tīng)起來(lái)完美，但執(zhí)行起來(lái)，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因?yàn)樗荒軌蚋采w到舊有的訪客，而無(wú)法接觸新訪客。對(duì)于廣告主來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來(lái)絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會(huì)在無(wú)形中扼殺銷售機(jī)會(huì)。

其實(shí)無(wú)論是廣告數(shù)據(jù)或購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)都能記錄下來(lái)，而網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)記錄特性，讓它成為當(dāng)下廣告主實(shí)現(xiàn)定位營(yíng)銷的不二之選。隨著技術(shù)不斷革新，廣告主精細(xì)化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會(huì)簡(jiǎn)單地對(duì)比幾大定位技術(shù)，并通過(guò)電商案例分析來(lái)討論如何讓這些數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)同起來(lái)，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購(gòu)買的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)廣告主的收益最大化。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的精細(xì)化定位潛力只有在大數(shù)據(jù)的支持下才能完全發(fā)揮出來(lái)。圖中的數(shù)據(jù)金字塔劃分出了數(shù)據(jù)的四個(gè)層級(jí)。最底層是廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)，是關(guān)于廣告位置和其表現(xiàn)的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網(wǎng)頁(yè)的位置、以往的點(diǎn)擊率、可見(jiàn)曝光(viewable impreion)等指標(biāo)。

再上一層就是受眾分類數(shù)據(jù)。如今，市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)提供商可以通過(guò)用戶的線上和線下的行為，來(lái)收集到廣告受眾的興趣、需求等數(shù)據(jù)。這些不會(huì)涉及個(gè)人真實(shí)身份的信息會(huì)被分析，并劃分為不同的群組，例如性價(jià)比追求者、網(wǎng)購(gòu)達(dá)人等。有了受眾分類數(shù)據(jù)，廣告主可以在互聯(lián)網(wǎng)上按自己的需求和品牌的特性來(lái)投放。受眾分類數(shù)據(jù)的針對(duì)性更強(qiáng)，也能帶來(lái)比單純依賴廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)換率，因?yàn)樗峁┝讼M(fèi)者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)。搜索再定向是個(gè)用于發(fā)掘新客戶的技術(shù)。它的出現(xiàn)讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會(huì)購(gòu)物的用戶，因?yàn)樗麄円呀?jīng)開(kāi)始搜索與廣告主產(chǎn)品相關(guān)的信息了。那些具有高商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步被篩選出來(lái)，廣告主可以將具有高購(gòu)買意愿的人們?cè)俣ㄏ虻阶约旱漠a(chǎn)品信息上來(lái)。

而位居數(shù)據(jù)金字塔頂端的是站內(nèi)客戶數(shù)據(jù)，這指的是用戶在廣告主網(wǎng)站上的用戶行為數(shù)據(jù)，包括了用戶瀏覽的頁(yè)面，下載的信息，以及加入購(gòu)物車的商品等數(shù)據(jù)。網(wǎng)站用戶通常是那些已經(jīng)了解過(guò)品牌并且對(duì)公司也熟悉的一群人。

對(duì)于廣告主來(lái)說(shuō)，金字塔四層的數(shù)據(jù)都獨(dú)具價(jià)值。舉例而言，廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)是每個(gè)廣告主都首先會(huì)關(guān)注的信息，因?yàn)檫@些信息在大多數(shù)廣告管理平臺(tái)和廣告交易平臺(tái)都能輕易獲得的。同時(shí)，那些與用戶需求和偏好相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠助力廣告主更好地實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷。因此，要想針對(duì)性地影響消費(fèi)者購(gòu)買路徑的每個(gè)過(guò)程，我們就需要把這四層的數(shù)據(jù)分析整合，才能制定一個(gè)更全面的營(yíng)銷方案。

以下，我們將分享一個(gè)真實(shí)的案例，讓廣告主明白應(yīng)當(dāng)如何打通各層數(shù)據(jù)，制定覆蓋消費(fèi)者購(gòu)買路徑的精準(zhǔn)定位的營(yíng)銷方案。

案例分享

背景：愛(ài)點(diǎn)擊的客戶，國(guó)內(nèi)最知名的電子商務(wù)網(wǎng)站之一，希望能提高roi(投資回報(bào)率)和線上交易數(shù)量

挑戰(zhàn)：客戶已經(jīng)使用了網(wǎng)站再定向技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)較好的roi，但是，從再站內(nèi)定向所帶動(dòng)的交易數(shù)量開(kāi)始有下降的趨勢(shì)。

優(yōu)化策略︰利用多重?cái)?shù)據(jù)的整合，提升轉(zhuǎn)化漏斗每一階段的人群數(shù)目，以提升總轉(zhuǎn)化量

第一步：網(wǎng)站再定向

廣告主會(huì)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站內(nèi)再定向帶來(lái)的購(gòu)買轉(zhuǎn)化量有限，這是因?yàn)榇蟛糠輳V告主只會(huì)再定向曾經(jīng)將商品加入購(gòu)物車的訪客。要想提升網(wǎng)站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據(jù)用戶瀏覽過(guò)的頁(yè)面進(jìn)行屬性分類，并呈現(xiàn)具有針對(duì)性的內(nèi)容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數(shù)量的基數(shù)大幅增加。在短短兩個(gè)星期內(nèi)，交易數(shù)量顯著提升，尤其是來(lái)自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購(gòu)買第三方受眾分類數(shù)據(jù)

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復(fù)進(jìn)入網(wǎng)站及購(gòu)買的可能性。但同時(shí)，廣告主還應(yīng)該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉(zhuǎn)化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關(guān)鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲(chǔ)存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺(tái)上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會(huì)關(guān)注第三方受眾分類數(shù)據(jù)中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進(jìn)行精準(zhǔn)投放。

在進(jìn)行搜索再定向及購(gòu)買受眾數(shù)據(jù)后，新客戶所帶來(lái)的成交大幅度上升254%，廣告效果花費(fèi)cpa下降29%，同時(shí)增加該網(wǎng)站整體的瀏覽量。

第三步：利用機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)進(jìn)一步擴(kuò)大客戶的數(shù)量

用戶來(lái)進(jìn)行定位廣告投放。xmo的算法可以對(duì)比客戶的crm消費(fèi)者數(shù)據(jù)與第三方受眾數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)有特定的購(gòu)買傾向。在這個(gè)案例中，xmo能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)不斷產(chǎn)生新的受眾，平均每周能夠細(xì)分出一個(gè)有著230萬(wàn)樣本的人群。通過(guò)將廣告投放到我們已有的目標(biāo)受眾群和由機(jī)器學(xué)習(xí)鎖定的新目標(biāo)受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長(zhǎng)26%說(shuō)明了機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，根據(jù)數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)設(shè)計(jì)算法來(lái)模擬背后機(jī)制和預(yù)測(cè)行為，并獲取新的數(shù)據(jù)。這是一個(gè)重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的過(guò)程。研究者可以

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)抓取現(xiàn)有數(shù)據(jù)的特征來(lái)預(yù)測(cè)未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數(shù)據(jù)并加入庫(kù)中。機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的就是開(kāi)發(fā)出能智能識(shí)別復(fù)雜模式并能智能化決策的算法。

觀點(diǎn)總結(jié)

多渠道數(shù)據(jù)的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現(xiàn)。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數(shù)，并會(huì)為廣告主贏得源源不斷的訪問(wèn)量。第二，多渠道數(shù)據(jù)整合后的定向還能促進(jìn)消費(fèi)者購(gòu)買漏斗的每一個(gè)過(guò)程，廣告主通常利用網(wǎng)站再定向技術(shù)來(lái)召回“購(gòu)物車放棄者”或者流失的老客戶，但實(shí)際上，廣告主應(yīng)該把注意力放在現(xiàn)有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)，到受眾分類數(shù)據(jù)，到最終的機(jī)器學(xué)習(xí)，都能促進(jìn)購(gòu)買漏斗的頂端訪客數(shù)量的增加。結(jié)合上創(chuàng)意的策略定制、精準(zhǔn)的位置選擇，客戶的轉(zhuǎn)化率將會(huì)提高，廣告主也將挖掘出更多的商機(jī)。

描寫(xiě)大數(shù)據(jù)局網(wǎng)絡(luò)安全工作匯報(bào)簡(jiǎn)短二

職責(zé):

1)負(fù)責(zé)公司軟件產(chǎn)品整體架構(gòu)的設(shè)計(jì)和關(guān)鍵功能實(shí)現(xiàn)

2)負(fù)責(zé)公司架構(gòu)長(zhǎng)期看護(hù)以及優(yōu)化;

3)負(fù)責(zé)軟件部門各模組間的協(xié)調(diào)配合;

4)提高鞏固軟件代碼質(zhì)量;

5)負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)流式框架的設(shè)計(jì)、優(yōu)化及部署;

6)規(guī)劃研發(fā)部門員工的技術(shù)發(fā)展路線并提供必要的幫助和指導(dǎo)

任職資格:

1)本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，5年以上工作經(jīng)驗(yàn);

2)頻繁換工作，比如一年一個(gè)公司，請(qǐng)繞路;

3)3年以上產(chǎn)品架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)產(chǎn)品的成功上線;

4)對(duì)底層設(shè)備通訊協(xié)議，b/s系統(tǒng)，手機(jī)app開(kāi)發(fā)等都有一定的了解;

5)對(duì)各種主流語(yǔ)言c#\java\pathon有一定的了解

5)精通各種大數(shù)據(jù)架構(gòu)，并深入研究過(guò)其中一種，有storm\kafka等流式實(shí)時(shí)處理經(jīng)驗(yàn)為佳

6)能夠承擔(dān)較強(qiáng)的工作壓力，有良好的自我驅(qū)動(dòng)能力和責(zé)任感;

7)具備優(yōu)秀的邏輯思維能力、表達(dá)能力、溝通協(xié)調(diào)能力。

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大數(shù)據(jù)時(shí)代下的財(cái)務(wù)管理

acca(特許公認(rèn)會(huì)計(jì)師公會(huì))與ima(美國(guó)管理會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì))近日聯(lián)合發(fā)布的一份新報(bào)告指出，“大數(shù)據(jù)將如何(而不是在何種程度上)影響商業(yè)世界?”是會(huì)計(jì)師和財(cái)會(huì)專業(yè)人士最應(yīng)該問(wèn)自己的一個(gè)問(wèn)題。

這篇名為《大數(shù)據(jù)：機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)》(big data: its power and perils)的報(bào)告闡述了各種規(guī)模的企業(yè)、政府以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)利用這種非結(jié)構(gòu)化信息財(cái)富的可能性，但也指出了大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的法律和道德上的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)

在acca和ima最近開(kāi)展的一次調(diào)查中，有76%的亞太地區(qū)受訪者和62%的全球范圍內(nèi)受訪者認(rèn)為大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)未來(lái)極其重要，具備賦予有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的企業(yè)超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手優(yōu)勢(shì)的潛能。企業(yè)和政府可以收集到的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類正在快速增長(zhǎng)，提供了一個(gè)潛在的信息寶庫(kù)。組織、理解和分析大數(shù)據(jù)的能力成為企業(yè)進(jìn)行重大投資的核心任務(wù)。

acca中國(guó)事務(wù)總監(jiān)梁淑屏表示：“問(wèn)題不在于大數(shù)據(jù)的重要性何時(shí)凸顯，事實(shí)上其重要性已經(jīng)不容忽視。能夠分析和應(yīng)用這類信息，才是潛力之所在。大數(shù)據(jù)是財(cái)會(huì)行業(yè)近幾年面臨的最大機(jī)遇。財(cái)務(wù)部門運(yùn)用其分析技能，能夠?yàn)楦呒?jí)管理層提供更多變量的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，這將使他們躍居企業(yè)戰(zhàn)略核心位置。”

“財(cái)務(wù)職能部門不應(yīng)該僅限于提供年終報(bào)告，這個(gè)問(wèn)題我們已經(jīng)討論了多年，而大數(shù)據(jù)讓我們的想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。此外，財(cái)務(wù)職能部門的道德管理工作也會(huì)變得至關(guān)重要。結(jié)合其分析技能和職業(yè)道德，財(cái)務(wù)職能部門最終將成為企業(yè)戰(zhàn)略和成功的基石?！?/p>

大數(shù)據(jù)不僅在私營(yíng)部門顯示出不可估量的價(jià)值，它還能使審計(jì)人員和監(jiān)管機(jī)構(gòu)更容易發(fā)現(xiàn)大規(guī)模的欺詐情況。監(jiān)管部門已經(jīng)開(kāi)始在其調(diào)查中使用大數(shù)據(jù)了。

大數(shù)據(jù)的危險(xiǎn)

“大數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來(lái)巨大機(jī)遇，但我們必須記住，政府和個(gè)人需要高度重視隱私問(wèn)題?！眎ma負(fù)責(zé)研究部門的副總裁raef lawson博士(美國(guó)注冊(cè)管理會(huì)計(jì)師，美國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師)指出，“我們已經(jīng)注意到有這樣的高調(diào)抗議活動(dòng)，反對(duì)組織持有數(shù)據(jù)，甚至某些時(shí)候出售數(shù)據(jù)。對(duì)于財(cái)會(huì)專業(yè)人士來(lái)說(shuō)，引導(dǎo)他們的企業(yè)小心避開(kāi)道德和法律的雷區(qū)至關(guān)重要。”

描寫(xiě)大數(shù)據(jù)局網(wǎng)絡(luò)安全工作匯報(bào)簡(jiǎn)短四

職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)/hadoop/hive/hbase/flink等離線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維保障;

2、負(fù)責(zé)內(nèi)部大數(shù)據(jù)自動(dòng)化運(yùn)維以及數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)工作;

3、負(fù)責(zé)hadoop/hbase等系統(tǒng)的業(yè)務(wù)監(jiān)控、持續(xù)交付、應(yīng)急響應(yīng)、容量規(guī)劃等;

4、深入理解數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，發(fā)現(xiàn)并解決故障及性能瓶頸，打造一流的數(shù)據(jù)平臺(tái);

5、持續(xù)的創(chuàng)新和優(yōu)化能力，提升產(chǎn)品整體質(zhì)量，改善用戶體驗(yàn)，控制系統(tǒng)成本。

6、善于表達(dá)、理解客戶數(shù)據(jù)服務(wù)需求，具備數(shù)據(jù)需求轉(zhuǎn)化落地能力。

任職要求：

1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)或者相關(guān)專業(yè);

2、深入理解linux系統(tǒng)，運(yùn)維體系結(jié)構(gòu)，精于容量規(guī)劃、性能優(yōu)化;

3、具備一定的開(kāi)發(fā)能力，精通一門以上腳本語(yǔ)言;(shell/perl/python等)，熟悉java等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言一種及以上優(yōu)先;

4、具備很強(qiáng)的故障排查能力，有很好的技術(shù)敏感度和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力;

5、能夠承受較大的工作壓力，以結(jié)果和行動(dòng)為準(zhǔn)則，努力追求成功;

6、熟悉hadoop、hbase、hive、spark、tez等原理并具備管理，配置，運(yùn)維經(jīng)驗(yàn);

7、熟悉分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)范型，有大規(guī)模系統(tǒng)設(shè)計(jì)和工程實(shí)現(xiàn)的了解者優(yōu)先。

8、具有運(yùn)營(yíng)商流量數(shù)據(jù)加工處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

描寫(xiě)大數(shù)據(jù)局網(wǎng)絡(luò)安全工作匯報(bào)簡(jiǎn)短五

職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理分布式平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和研發(fā);

2、負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)、部署、監(jiān)控、優(yōu)化升級(jí);

3、制定項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)規(guī)范，指導(dǎo)設(shè)計(jì)研發(fā)和部署;

4、協(xié)助策略和算法團(tuán)隊(duì)工作，保障數(shù)據(jù)挖掘建模和工程化;

5、深入研究大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品，跟進(jìn)業(yè)界先進(jìn)技術(shù)。

任職要求：

1、3年以上大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)驗(yàn);

2、精通hadoop hbase hive spark flink kafka redis技術(shù)及其生態(tài)圈;

3、具備java scala python等開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)挖掘和分析的策略與算法;

4、精通數(shù)據(jù)抽取，海量數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)清洗的常用方法和工具。

5、具備良好的系統(tǒng)分析能力、故障診斷能力;

6、有大數(shù)據(jù)策略、算法、可視化經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

7、有在華為云存儲(chǔ)產(chǎn)品和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)使用經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

描寫(xiě)大數(shù)據(jù)局網(wǎng)絡(luò)安全工作匯報(bào)簡(jiǎn)短六

職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)建設(shè)、管理及制定拓展規(guī)劃;

2、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)自動(dòng)化服務(wù)工具的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā);

3、參與hadoop、hbase、spark等核心平臺(tái)組件的開(kāi)發(fā)、優(yōu)化;

4、對(duì)平臺(tái)特殊場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)應(yīng)用制定相關(guān)實(shí)踐方案;

5、大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的搭建。

任職資格:

1、統(tǒng)招本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)，5年以上工作經(jīng)驗(yàn);

2、具有hadoop等大規(guī)模集群管理經(jīng)驗(yàn)、海量(pb)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn);

3、精通hadoop、hive、hbase等離線平臺(tái)相關(guān)組件的原理機(jī)制;

4、了解或熟悉storm/spark/redis/kafka/mongodb等分布式系統(tǒng);

5、熟悉高并發(fā)、分布式開(kāi)發(fā)等相關(guān)知識(shí)，具有后端服務(wù)優(yōu)化相關(guān)經(jīng)驗(yàn);

6、熟悉爬蟲(chóng)常用框架以及反爬技術(shù);

7、具有良好的溝通能力、分析問(wèn)題與攻關(guān)問(wèn)題的能力;

8、有責(zé)任心，工作積極，對(duì)新領(lǐng)域新技術(shù)有熱情。