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，关注高性能服务架构设计，对技术创新充满热情，并乐于攻克复杂的系统挑战，欢迎加入我们的技术团队！

1.参与商品推荐系统的开发与持续优化，承担在线、近线系统的高可用、高性能架构设计，涵盖召回、排序及策略等关键环节；

2.深度融入业务迭代流程，理解产品目标，协同算法与产品团队开展AB测试，推动业务指标提升；

3.结合推荐算法能力，以平台化思维抽象通用技术方案，提升系统复用性与支撑效率；

4.负责推荐系统稳定性体系建设，针对实际场景设计限流、容灾、降级和监控机制；

5.研究前沿技术方向，探索大模型在用户体验优化与研发提效中的应用路径。

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环境下的开发经历及性能调优实践；

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

3、理解常见面向对象设计模式，善于系统抽象，具备出色的架构设计能力；主导过高并发、高可用服务的研发，有平台类产品的开发经验；关注机器学习开源生态发展，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、具备自主学习能力，富有探索精神，能够主动识别问题并持续推进优化改进；

5、逻辑清晰，责任心强，具备良好的沟通协作意识和团队合作素养。

加分项：
1、具备商品推荐、搜索、广告等AI相关系统开发经验者优先；
2、有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系统开发，熟悉Hadoop/Spark/HBase/Flink等大数据开源技术栈