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1、熟练运用 Python、Javascript 进行爬虫开发及常用库。
2、熟练使用 CSS 选择器、XPath、正则表达式高效提取结构化与非结构化数据。
3、熟悉 DrissionPage、Playwright 等自动化库，了解浏览器指纹修改和特征隐藏实战能力。
4、熟练使用 Scrapy 框架的完整开发流程，包括中间件、管道等核心组件定制。
5、具备网站参数加密、响应解密等 JS 逆向分析能力，熟悉各类登录机制（Cookie/Session、
Token、JWT），验证码（滑块、点选、空间推理、语序还原）处理与绕过。
6、了解 TLS/HTTP2 请求指纹原理及浏览器指纹规避方案。
7、熟练使用 Git 进行代码版本管理及协作开发，熟悉 Linux 常用命令及服务器环境下的爬虫部署运
维。
8、了解 Vibe Coding 在爬虫开发与逆向分析中的实际应用。
1、实现基于 FastAPI 的风控绕过平台，统一抽象滑块、点选、九宫格、图标、语义等验证码与风
控策略，覆盖瑞数（4-6）、加速乐、极验（v3/v4）、数美、长亭雷池（v1/v2）、腾讯滑块等主
流体系，作为多源数据采集体系的核心支撑模块。
2、深入逆向 JS 加密逻辑，结合真人行为轨迹建模与模拟，构建高通过率验证绕过能力，保障复杂
反爬场景下的采集成功率与稳定性。
3、构建视觉识别能力（YOLOv8 + 孪生网络 + ResNet），实现滑块缺口定位、点选目标识别及语
义类验证码解析，提升复杂验证码识别准确率与泛化能力。
4、基于 Cronet 封装 Chrome 90–130 TLS/HTTP2 指纹，实现高并发请求与浏览器级指纹拟态，
增强请求侧风控对抗能力。
5、提供标准化接口服务（API 化输出），支持采集系统按需调用，实现验证码处理与风控绕过能力
的平台化复用，降低多项目接入成本。
6、构建异常监控与预警机制（连续失败阈值触发告警），实现风控策略变化的快速感知与动态调
整，提升系统鲁棒性与运维效率。
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