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职位需求 爬虫数据工程师 岗位职责 1 多平台爬虫系统设计与开发 负责设计、实现与优化面向网页及 APP 的高性能、高可用数据采集系统，能够有效应对各类反爬机制（如验证码、IP 封禁、行为检测等）； 主导或参与分布式爬虫架构的搭建与调优，保障海量数据采集的效率、稳定性与可扩展性。 2 数据采集与处理流程建设 完成从数据抓取、清洗、去重到结构化存储的全流程开发，建立数据质量监控体系，确保数据的准确性与时效性。 3 数据治理与技术研究 研究与实施数据采集规范与标准，推动数据采集流程的标准化与自动化； 跟踪前沿爬虫技术与反爬策略，持续优化数据采集方案与技术栈。 任职要求 计算机、软件工程、电子信息、数学等相关专业本科及以上学历，4 年以上爬虫或数据采集相关开发经验； 工作事件 周 1 - 5，最好有一定时间可以在公司驻点，公司位于广州市电商中心。

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问题：目前注入好的ipa包签名安装到iOS26系统的设备上插件修改效果会失效 需求：对现有的iOS bylib插件适配ios 26系统 提供注入好插件的ipa包，无源码

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3D模型匹配AI搜索：上传模型或图片，，自动匹配模型库中相关模型 AI数据库：搜索问答 建筑点云识别：- 训练点云识别模型

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外包开发需求说明书 一、项目基本信息 项目名称 合作方接口对接开发 技术架构 SpringCloud 接口总数 大致31 个（详见需接口具体清单） 开发周期 按项目评估 二、技术要求 java后端技术，了解springcloud 三、接口对接范围 详见需接口具体清单 四、开发交付要求 代码交付 代码需提交至指定 Git 仓库，分支规范：dev（开发）、test（测试）、prod（生产）； 代码需符合阿里巴巴 Java 开发手册，无高危漏洞； 核心接口需编写单元测试，覆盖率 ≥ 80%。 联调测试 需配合我方与合作方进行联调，所有 31 个接口需通过合作方提供的测试环境验证，通过率 100%。 六、合作约束 开发过程中需保守项目机密，不得泄露合作方接口信息、我方业务数据； 项目交付后提供 1 个月免费维护期，解决接口对接相关的 bug； 超出需求范围的变更，需双方确认后调整开发周期和费用。

猿急送    25人浏览/8人投稿    13小时前    待托管赏金

一、需求描述 开发一套基于协同过滤算法的宠物用品推荐系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用 SQL、Pandas 等工具； 了解实时推荐架构（如 Flink + Redis）及部署流程者优先。 三、参考产品 可参考 Amazon 商品推荐、Chewy 宠物用品推荐模块、Netflix 影片推荐系统等，借鉴其交互设计与个性化策略。 四、合作方式 可接受全职、远程协作或项目制合作，需定期同步进展 开发周期：20-30天

猿急送    38人浏览/8人投稿    13小时前    待托管赏金

一、需求描述 开发一套基于协同过滤算法的宠物用品商城系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用 SQL、Pandas 等工具； 了解实时推荐架构（如 Flink + Redis）及部署流程者优先。 三、参考产品 可参考 Amazon 商品推荐、Chewy 宠物用品推荐模块、Netflix 影片推荐系统等，借鉴其交互设计与个性化策略。 四、合作方式 可接受全职、远程协作或项目制合作，需定期同步进展 开发周期：15-20天

猿急送    6人浏览/4人投稿    13小时前    待托管赏金

一、需求描述 开发一套宠物用品商城系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握常见推荐算法，如协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用 SQL、Pandas 等工具； 了解实时推荐架构（如 Flink + Redis）及部署流程者优先。 三、参考产品 可参考 Amazon 商品推荐、Chewy 宠物用品推荐模块、Netflix 影片推荐系统等，借鉴其交互设计与个性化策略。 四、合作方式 可接受全职、远程协作或项目制合作，需定期同步进展 开发周期：15-20天

猿急送    42人浏览/6人投稿    13小时前    待托管赏金

微信群里面的信息（模版一致）自动整理成需要字段的表格（可能有简称需要匹配成完整名称），然后通过一个类鼠标的程序提取表格的内容自动录入外部合作方的系统里

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白鹭引擎，竖版传奇h5，二次开发，会自行开发全新功能者，有相关开发经验者欢迎投稿，可长期合作！ 竖版传奇h5，二次开发，会自行开发全新功能者，有相关开发经验者欢迎投稿

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打开时有一个3秒的欢迎页面，主页有公司logo等信息，设计多个功能按钮，点击不同按钮跳转对应的第三方软件。后期可修改添加新功能按钮。