Python作为一种流行的编程语言，被越来越多的企业使用。如果你正在寻找一份Python开发的工作，你需要一份专业而吸引人的求职简历。一份好的Python求职简历应该包括以下几个方面：

个人信息: 

这是一份简历中最基本的部分。你需要包括你的姓名、联系方式、地址以及链接到你的LinkedIn或Github账户等信息。

职业目标: 

把你想要的职位和职业目标写在开头，让你的简历更加具体和针对性。

教育背景: 

列出你的教育背景，包括你的学校、专业和毕业时间。如果你参加过一些Python相关的课程或培训，也可以在这里写一下。

工作经历: 

在这里列出你的工作经历，包括公司名称、职位、任职时间和主要工作职责。如果你曾经参与过Python项目的开发，也可以在这里详细介绍。

技能和证书: 

在这里列出你的Python技能和证书，包括Python编程语言、数据分析和机器学习等相关技能。如果你有过Python的认证或培训经历，也可以在这里写一下。

项目经验: 

如果你曾经有过Python项目的经验，可以在这里详细介绍你的项目，包括项目的目标、你的角色、你的工作内容和项目的成果等。

自我评价: 

在这里简要地描述你的个人特点，比如你的沟通能力、团队合作能力和自我学习能力等。

下面是3个Python求职简历的范文，帮助你更好地理解如何写一份好的Python求职简历。

Python求职简历范文1

姓名：张武田

联系方式：188****8888

邮箱：[email protected]

LinkedIn：www.linkedin.com/in/zhangsan

Github：www.github.com/zhangsan

职业目标:

Python开发工程师

教育背景:

蓝山大学 本科 软件工程专业 2015年9月-2019年6月

工作经历:

蓝山科技有限公司 Python工程师 2019年7月-至今

工作职责:

⚫ 系统开发:基于业务需求,需采用 Django 将数据科学院的模型和其他数据源的数据整合并进行应用落地,由此将构建技术解决方案,同时使用 HIVE 进行大数据的治理和部分数据预处理,使用 Jupyter NoteBook 进行分析。

⚫ 延保系统:按业务场景,同时需进行车辆标签系统的开发,运用技术解决方案:springboot 全家桶开发,展开独立开发车辆标签系统的高并发处理 Kafka 数据流推送,及相应的 mysql 数据库的调优策略,确保优质达成。

⚫ 数据处理: 需在有限物理存储条件和带宽下处理道路监控系统的动态流数据,并输出方案。为算法部门提供软硬件环境的基础,以确定加工逻辑,加工成可被应用层使用的数据。

⚫ 治理与整合: 应流程需要,定期做车辆静态和动态数据及保单、赔付相关数据,为算法研究工作做数据的精准投喂。

⚫ 数据应用: 透过与主机厂、科技公司等行业主体单位,合作开发车辆行驶状况的标签数据,并通过 Web 端提供服务。

⚫ 模型落地: 通过将算法模型工程化落地,提供车辆风控的 SaaS 服务,并通过数据展示监控平台如 Redash, Grafna提供数据查询,以达到数据可视化及系统的监控功能。

⚫ 系统重构: 根据已有系统间的业务场景,需进行重构数据库,服务、整合和拆分出新的服务工功能,包括数据中台,权限认证、单点登录等效果。

⚫ 代码库创建: 主要担任技术负责人,创建了基于 Spring Boot,Flask 等的常用代码模板与知识模板。

项目经验:

基于高速数据的保险风险标签

2022.07-2023.02 (7个月)

项目管理与后端开发

描述

1. 主要技术骨干,版本功能及计划,确定可行方案。

2. OLAP 和 OLTP 相关的数据库选型于测试。

3. 后台业务的开发。

⚫ 数据抽样:参与前期海量数据的抽样,通过使用 HUE,Pandas 对数据特征进行归类和总结,并对数据进行一致性检查、异常值修正、去重、缺失值填充等策略维度进行整理。

⚫ 数据库选型:参考对最终业务落地应用层数据库进行选型与测试,且在 Mongo 集群,PgSQL 集群,Redis 集群选出合适的数据库,进行设计应用层的表结构和索引的优化。

⚫ 后端开发:基于 Spring Boot 框架的后端开发要求,需设计两套隐私加密方法,利用 AES 加密和出参映射密码本,保证数据在传输层的安全以及满足隐私保护。

业绩

保障完备的动态数据标签体系,实测下在提升了模型的预测度的同时亦提高了 10 个点,并在硬件条件有限的情况下,实现了从千万级别单表查询速度低于 20ms,获得公司年度绩效特别奖励。

自我评价:

- 具备良好的沟通技巧和团队合作能力。

- 热爱学习新技术，能够快速适应新的工作环境和任务。

Python求职简历范文2

姓名：李思思

联系方式：139****6666

邮箱：[email protected]

LinkedIn：www.linkedin.com/in/lisi

Github：www.github.com/lisi

职业目标:

Python开发工程师

教育背景:

蓝山大学 硕士 软件工程专业 2017年9月-2020年6月

工作经历:

蓝山科技有限公司 Python开发工程师 2020年7月-至今

工作职责:

⚫ 资管开发:结合业务背景需求,制定执行规划,透过向基金经理深入了解投资决策流程,便于帮助公司实现监控基金经理仓位的资管系统设计工作。

⚫ 设计策略:采用 apscheduler 定时任务框架,对接主流数字资产交易所 API 获取行情和账户持仓,并计算实时风险率,利用报警机器人如短信,邮件等方式达到预警功能。

⚫ 数据设置:通过抓取方式实时获取主流投资资产(美债,黄金,原油,spx,上证指数等多维度数据)并按需求进行各项指标绘图,达成风险预警机制系统获得了基金投资部门及高层领导的认可。

⚫ 投资管理:基于业务需要,需帮助公司进行数字资产的风投和吸收优秀的区块链相关创业项目的数字资产投资系统管理工作,利用以往系统出现的漏洞,进行全面流程梳理,并结合数字资产新需求进行后端开发,进行功能迭代。

项目经验:

基于高速数据的保险风险标签项目

2022.07-2023.02 (7个月)

后端技术参与

上海七炅科技有限公司

描述

基于需对车辆传感数据(如卫星定位、加速度传感器、车辆总线信息)和车联网数据(收费站、门架等信息)海量车联网数据进行探索性数据分析、数据预处理、特征提取等要素操作,透过用数据描述车辆驾驶行为,将车联网数播应用于车辆行驶轨迹、车辆画像、车辆风险评分、车辆风险预测等业务。该项目主要技术难度在于数据量大(千亿/PB),物联网的数据质量项目的软硬件资源受到限制,对应用层网络传输的速度与传输包大小有要求。

职责

确定业务方需求多类表结构,版本功能及计划,确定可行方案。

数据抽样:参与前期海量数据的抽样,通过使用HUE,Pandas对数据特征进行归类和总结,并对数据进行一致性检查、异常值修正、去重、缺失值填充等策略维度进行整理。

数据库选型:参考对最终业务落地应用层数据库进行选型与测试,且在Mongo集群,PgSQL集群,Redis集群选出合适的数据库,进行设计应用层的表结构和索引的优化。

后端开发:基于SpringBoot框架的后端开发要求,需设计两套隐私加密方法,利用AES加密和出参映射密码本,保证数据在传输层的安全以及满足隐私保护。

业绩

保障完备的动态数据标签体系,实测下在提升了模型的预测度的同时亦提高了10个点,并在硬件条件有限的情况下,实现了从千万级别单表查询速度低于20ms,获得公司当年度绩效特别奖励。

自我评价:

- 具备良好的团队合作能力和自我学习能力。

- 善于沟通和协调，能够有效解决问题和提高工作效率。

Python求职简历范文3

姓名：王家新

联系方式：150****9999

邮箱：[email protected]

LinkedIn：www.linkedin.com/in/wangwu

Github：www.github.com/wangwu

职业目标:

Python开发工程师

教育背景:

蓝山大学 本科 计算机科学与技术专业 2016年9月-2020年6月

工作经历:

蓝山科技有限公司 Python开发工程师 2020年7月-至今

工作职责:

⚫ 数据库维护:应场景要求,需进行数据库调试和安装工作,保障虚拟机的正常运作,实现对数据库进行实时监控。

⚫ 数据库重构和调优:据业务要求,参与 SQL Server 数据库的设计调优,包括表结构的重构和脚本的设计,对发生的异常问题进行修复等工作。

⚫ 小程序研发:为促进大陆地区的各公司内部方便使用小程序开展工作而进行的后端系统支持工作。

⚫ 需求分析:针对部门、角色权限中所涉及的子模块、各个单元模块进行划分,并汇总各类别功能需求。

⚫ 功能设计:利用当下流行的小程序平台,开发为员工的综合管理平台(包括基础系统模块,用户模块,沟通模块,自助服务模块)。且按需求实现部门和角色权限功能的模块开发,并参与测试和修复,促进成功上线测试,顺利通过内测。

项目经验:

基于大数据的货车风险评分产品

2020.09-2022.12 (2年3个月)

后端开发

描述

1. 主导新模型服务的迭代及新产品线的开发,接口文档和操作手册的编写工作。

2. 通过利用 Redash,Grafna 提供数据查询,数据可视化以及系统的监控服务上云

3. 云上服务的策略选择, 负载均衡实现服务器的弹性伸缩,达到数据库的自动扩容。

4. 使用 redis 作分布式锁保持一致性

业绩

研发和迭代货车风险评分产品技术上实现了标准化,促进引发货车风险判断的行业变革,从经验判断转为预测评分,QPS 从原有的千级别, 变为现有的十万级别的可承载并发量,现已成为公司最核心产品。

基于大数据的货车风险评分产品项目

2020.09-2022.12 (2年3个月)

后端开发

上海七炅科技有限公司

描述

货车相关风险评分与定价平台,该综合平台包含模型服务,数据服务,计费服务,其主要的后端框架为Django,MongoDB记录日志及Redis实现数据缓存功能。

职责

主导新模型服务的迭代及新产品线的开发,接口文档和操作手册的编写工作。通过利用Redash,Grafna提供数据查询,数据可视化以及系统的监控服务上云,采用负载均衡实现服务器的弹性伸缩,达到数据库的自动扩容。

业绩

研发和迭代货车风险评分产品技术上实现了标准化,促进引发货车风险判断的行业变革,从经验判断转为预测评分,现已成为公司最核心产品。

自我评价:

- 具备出色的自我学习能力和解决问题的能力。

- 具有良好的沟通和团队合作能力。

- 热爱技术，关注最新技术发展趋势。