java 招聘（工资待遇要求）

岗位职责
1.推荐系统工程化落地：负责推荐系统核心模块的后端研发与迭代，涵盖召回、排序、重排等全链路环节，将协同过滤、FM、DeepFM 等算法模型转化为高可用服务，支撑业务场景的个性化推荐需求。
2.跨语言技术架构搭建：设计并实现 Java 与 Python 的高效集成方案，通过 HTTP 协议调用、脚本执行等方式（如 Spring Boot 对接 Flask 服务），打通后端服务与算法建模流程，保障数据流转与模型调用的稳定性。
3.大规模数据处理与优化：基于 Hadoop/Spark/Flink 等大数据技术栈处理海量用户与内容数据，优化数据链路性能，解决高并发场景下的推荐响应延迟问题，提升系统 QPS 与吞吐量。
4.算法效果迭代与工程保障：参与推荐模型的 A/B 测试设计与效果归因，通过 Java 后端埋点与数据校验，支撑算法团队优化模型参数，同时保障线上系统的稳定性与容错能力。
5.技术方案沉淀与创新：调研业界前沿推荐技术（如 Transformer、多模态推荐等），结合业务场景输出技术方案，推动推荐系统在冷启动、多样性优化等方向的技术创新。

任职要求
1.教育背景：计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，硕士优先。
2.工作经验：3 年以上 Java 后端开发经验，其中至少 1 年推荐算法相关工程落地经验，有电商、内容分发等场景推荐系统实战经历者优先。
3.技术能力：
71编程语言：精通 Java（Java 8+），深入理解 Spring Boot、Spring Cloud 等框架；熟练掌握 Python，能使用 PyTorch/TensorFlow 等框架进行简单模型调试与部署；
71算法基础：扎实的数据结构与算法功底，熟悉推荐系统核心算法（协同过滤、LR、GBDT 等）及深度学习模型，了解召回、排序全流程优化方法；
71工程能力：熟悉 MySQL、Redis 等存储中间件，具备数据库索引优化与缓存策略设计经验；了解 Kafka/RabbitMQ 等消息队列，能处理高并发场景下的异步通信需求；
71数据能力：熟练使用 SQL 进行数据提取与分析，能独立完成简单的数据分析与实验结果验证。
1.软技能：具备优秀的问题分析与解决能力，对技术创新充满热情；良好的跨团队沟通能力，能高效协同算法、前端等团队推进项目。

加分项
1.有 ACM/Topcoder 等算法竞赛经历或顶会论文发表者优先；
2.具备超大规模推荐系统（日活千万级以上）架构设计与性能调优经验者优先；
3.熟悉 JVM 调优、分布式系统设计，有微服务拆分与 DDD 实践经验者优先；
4.参与过开源推荐系统项目或有个人技术博客分享相关经验者优先。
5.具有大数据工作经验优先
我们提供
1.接触业界前沿推荐技术的机会，深度参与核心业务的技术决策与落地；
2.完善的技术培训体系与晋升通道，支持跨领域技术能力成长；
3.具有竞争力的薪酬福利、弹性工作制度及多元化团队文化。