优采云，国内领先的爬虫云采集工具平台，为许多小型公司，政府，提供数据服务

　　2.工具方向

　　这个就挺好理解，精通某一款主流的采集工具，比如说我们优采云采集器

　　需要精通到哪些程度？

　　1.如果你会用我们优采云与XPATH，定位网页任意元素

　　2.如果你晓得怎样优采云采集原理，懂得分拆规则，让整个采集效率翻10倍

　　3.其实没有天天使用我们优采云超过三个月以上，写过一两百个规则的，都不应当算精通吧

　　除以上两个工具层面熟悉外，还须要熟悉以下东西：

　　1.防采集原理（验证码，多IP等）

　　2.html后端解析知识

　　3.分布式解决方案

　　4.正则表达式匹配

　　基本上熟悉把握了以上这种技能，也差不多能成为一名合格，思路清晰的爬虫工程师了。写代码的有写代码的益处，用工具有用工具的益处，写代码的用处在于自由度比较大，挑战比较大，入门比较难，而且作用似乎不大，因为好多时侯虽然是在重复造轮子。

　　毕竟好多通用性的动作都是可以用爬虫工具完成的，功能爬虫工具都帮你做好了，你只要会用就行。而工具呢，工具仍然有一点点局限性，工具为了通用性，在一定程度是牺牲了个别功能的，在一些太特殊的场景，工具虽然很难完成。

　　所以我一向的推荐就是，工具+代码，才是一个现今主流的爬虫工程师的配置。你可以使用工具，比如我们优采云，实现那99%的需求，但若果遇见特定的，自已留一手写代码解决，也是无妨的。

　　毕竟我们要的是解决问题，更别说python等等，配置个爬虫程序一点都不难,网上教程一大把。（国内主流采集大神都是如此做，能用工具的优先用工具，除非工具搞不定，才自已码代码）

　　爬虫工程师的关联技能

　　除了须要懂采集外，爬虫工程师还须要一些其他的技能，这才是真正评判一名爬虫工程师是入门，还是普通，还是优秀的标准。其实在现今这个时代，复合型人才都是比较吃香的。

　　一个优秀的爬虫工程师，他还须要以下几项技术进行升华

　　1.数据清洗

　　因为采集下来的数据，很多时侯都是一大段文本，你须要对文本进行提炼，也就是我们说的对数据进行清洗，才能得到愈发干净的结构化数据，保存在数据库上面。

　　有时候我们采集多份数据，也须要通过清洗进行关联。这上面例如我们善于使用Excel的一些中级方法，也包括会使用R等程序语言，对文本进行处理。在我们优采云数据中心团队的朋友，都具备数据清洗的技能。

　　2.数据挖掘

　　爬虫后的数据挖掘，一般是指NLP这鬼东西。NLP是属于人工智能范筹的，中文叫自然语言处理，简单理解就是处理大量文本，从大量文本上面挖掘出价值的一个东西。

　　在国外能做好的，都是属于凤毛鳞角的，我们优采云也有我们自已的NLP团队，投入相当巨大，还没做得非常出众，仅仅开始实现一些特定场景功能，能做一些单子了。我们为国外一些主流的AI公司，采集并挖掘后，输出AI数据。我们的数据中心就有牛人专门干这个的。

　　3.数据剖析可视化

　　仅仅只是将数据采集下来，保存在数据库上面，仅仅只是实现第一步的价值。数据剖析与可视化，才是数据背后更大的价值。

　　所以须要对数据保存进数据库，然后通过相应的框架或程序开发，组织调用下来，辅助企业进行决策。所以我们优采云有专门的数据BI团队，也有好多爬虫工程师擅于使用EXCEL，一般可视化BI工具，为项目提供可视化数据支持。

　　4.深刻理解业务

　　无论是对互联网公开数据的获取能力的理解，还是对业务需求的理解，也是审视一个优秀的爬虫工程师的重要评判标准，说白了就是，不仅要懂技术，而且要懂业务，成为复合型的爬虫工程师。能到这个程度，才能将爬虫工程师的价值无限放大。比如理解风控业务，比如理解AI业务等。这个岗位我们有售前，有顾问等。

　　如何规划爬虫工程师的路线

　　在我的团队上面，是有L岗与T岗这两个路线的，L岗通常是指偏业务的爬虫工程师的岗位，T岗通常是指偏技术的爬虫工程师岗位，这跟人的性格有关，一些朋友更喜欢紧靠业务，表达能力好，反应快思路清晰，他都会往L岗走，一些朋友更偏向技术，狂热于突破各类困局，输出更好的解决方案，他都会往T岗走。

　　L岗通常有哪些职位

　　1.技术支持(中小顾客方向)

　　2.售前（大顾客方向）

　　3.数据中心Leader/项目Leader

　　4.方案顾问（深入业务场景）

　　T岗通常有哪些职位

　　1.爬虫项目一线开发交付人员

　　2.数据专员

　　3.中级数据专员

　　4.爬虫培训讲师

　　工作机会

　　如果你听到这儿，那证明你对爬虫是有兴趣的，以上职位我们均有在急聘，如果你是一个合格的爬虫工程师，或立志成为一名优秀的爬虫工程师，请将简历狠狠地砸过来吧！

　　优采云，国内领先的爬虫云采集工具平台，为许多小型公司，政府，提供数据服务，建立互联网数据资产库房，有兴趣做这件事的，我们私聊。