我们致力于打造高性能、高可扩展的推荐系统引擎，推动算法能力与业务场景深度融合，涵盖召回与排序服务的架构设计，持续优化索引效率与GPU推理性能。积极探索大模型在生成式推荐、智能导购助手等场景的定制化应用与调优。如果你具备扎实的数据结构与算法功底，深入研究过高性能算法服务实现，对前沿技术充满热情，并乐于攻克复杂系统架构挑战，期待你的加入！

1、负责推荐引擎的核心开发，包括召回索引性能提升、推理服务效能优化、特征服务体系构建、推荐逻辑实现及代码框架迭代重构；
2、推进大模型在生成式召回、生成式推荐中的落地实践，开展性能调优；探索大模型在智能机器人场景下的部署优化与推理加速。

职位要求：
1.计算机或相关专业背景，具备大规模、高并发互联网系统的设计、开发与运维经验；
2.对技术创新有强烈驱动力，热衷技术深耕，追求通过技术推动业务成长，志在行业形成技术影响力；
3.至少1年C++开发经历，熟悉Linux平台下的服务端开发流程，具备实际性能调优经验；
4.具备扎实的计算机基础，熟练掌握算法与数据结构、网络编程、内存管理、多线程机制、TCP/IP协议；掌握Shell、Python等脚本语言，拥有容器化技术实践经验；
5.熟悉常用面向对象设计模式，擅长系统抽象与模块化设计，具备出色的架构规划能力；主导或参与过高并发、高可用在线服务建设，有平台型产品开发背景，关注机器学习领域开源生态发展；了解分布式存储、计算与任务调度机制；
6.具备出色的分析与问题解决能力，责任心强，团队协作意识突出，沟通顺畅，协作高效。

优先考虑：
1.具备电商系统开发背景，或有搜索、推荐、LLM等底层引擎研发经验者；
2.熟悉TensorFlow、PyTorch等主流机器学习框架的系统架构，掌握常见机器学习算法，具备大模型性能调优实战经验；
3.拥有高并发、大规模分布式在线服务开发经验，熟悉Hadoop、Spark、HBase、Flink等大数据生态组件，具备海量离线系统开发能力。