岗位职责:

我们致力于打造高性能、高可扩展的推荐平台，推动算法与业务的深度融合。如果你具备扎实的数据结构与算法基础，关注高性能服务的实现细节，对新技术充满探索欲，乐于应对复杂系统架构挑战，欢迎加入我们的技术团队！

1.参与商品推荐系统的开发与性能调优，构建稳定高效的在线及近线推荐架构，覆盖召回、排序与策略等关键环节；

2.深度融入业务迭代流程，理解产品目标，协同产品与算法团队开展AB测试，驱动业务指标提升；

3.深入掌握推荐算法机制，通过平台化思维设计通用技术方案，支撑多样化业务场景需求；

4.参与系统稳定性体系建设，为业务场景设计合理的限流、容灾、降级及监控策略；

5.跟进前沿技术发展，探索大模型（LLM）在用户体验优化与研发效率提升中的应用路径。

职位要求：

1、具备JAVA开发背景，掌握JVM原理，熟悉Spring等主流框架，拥有Linux环境下的开发经验及性能调优实践；

2、计算机基础扎实，涵盖算法与数据结构、网络编程、内存管理、多线程、TCP/IP通信，熟练使用shell、python等脚本语言，具备容器化技术实践经验；

3、掌握常见面向对象设计模式，擅长系统抽象与模块化设计，具备出色的架构设计能力；主导或参与过高并发、高可用性服务系统建设，有平台类产品的研发经历；关注机器学习方向开源动态，了解电商行业特性，熟悉搜索推荐链路架构，掌握分布式存储、计算与任务调度的基本原理；

4、具备快速自主学习能力，富有探索精神与好奇心，能持续主动识别问题并推进优化落地；

5、具备良好的问题分析与解决能力，责任心强，注重团队协作，沟通积极高效，具备优秀的合作意识。

加分项：

1、具有商品推荐、搜索、广告等AI工程系统实际开发经验；

2、具备大规模高并发分布式在线服务实战经验，或参与过海量数据离线处理系统开发，熟悉Hadoop、Spark、HBase、Flink等主流大数据开源技术。