主分类：数据库与存储系统研发
辅助：Agent系统开发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "KV 存储管控平台开发工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "核心本地商业-基础研发平台",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "管控平台研发：负责美团自研万亿级分布式KV存储系统（Cellar/Squirrel）智能化管控平台的设计与核心模块开发，覆盖资源管控、智能容量评估、自动化容灾等关键能力。\n\n基于Agent技术的智能运维：基于 LLM 和 AI Agent 技术，构建智能巡检、故障根因分析、自愈决策、容量趋势预测等自治化能力，推动运维从\"人工+脚本\"向\"AI驱动\"演进。\n\n稳定性、成本与用户体验的持续运营提升：结合时序数据分析、异常检测、预测模型构建智能决策中枢（自动扩缩容、热点预警、成本优化建议），持续提升稳定性、降低成本、优化用户体验。\n\n系统架构演进：结合业界发展趋势和美团的实际业务需求，推动管控平台在自动化→智能化→自治化方向持续演进。",
"requirements_text": "扎实的编程功底与AI Coding能力：精通 Java，熟悉常见数据结构与算法；能熟练使用 AI 进行方案设计、代码开发与重构，求解有一定技术深度的复杂问题。\n\nAI Coding工程化落地经验：熟悉主流 AI Coding 工具（如 Opencode、Claude Code），有 AI 在代码生成、 Code Review、自动化测试与文档生成等全流程的工程化实践。\n\n数据库与存储系统深度认知：对主流数据库架构（MySQL、Redis、MongoDB）及分布式存储原理有深入理解，熟悉KV存储的内部机制、一致性模型及运维挑战。。\n\n平台化与工程化经验：有大型PaaS平台、数据库服务管控平台或分布式系统开发经验。\n\n技术前瞻性：持续跟踪 AI 在基础设施领域的前沿趋势，并能转化为工程实践。\n\n软素质：具备良好的沟通表达与团队协作能力，对技术有热情与好奇心，具备较强的主人翁意识。",
"skills": [AI生成
"Java",
"MySQL",
"Redis",
"MongoDB",
"数据结构",
"分布式系统",
"数据库",
"自动化测试",
"团队协作",
"沟通表达"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "团队氛围好， 扁平、透明、结果说话， 不卷时长； 鼓励探索和创新。 技术有挑战， 万亿级真实业务场景： \n\nCellar/Squirrel是美团自研的KV存储底座，万亿级调用规模。\n\n团队有较强的AI coding工作氛围，AI Coding工具链丰富， 有配套的token与AI工具保障开发效率和工作体验。\n\n核心模块owner制，可同时接触存储引擎内核与上层管控平台，纵向深度与横向视野兼顾。"
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"fulltext": "KV 存储管控平台开发工程师\nKV 存储管控平台开发工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-09-01\n\n岗位职责\n管控平台研发：负责美团自研万亿级分布式KV存储系统（Cellar/Squirrel）智能化管控平台的设计与核心模块开发，覆盖资源管控、智能容量评估、自动化容灾等关键能力。\n\n基于Agent技术的智能运维：基于 LLM 和 AI Agent 技术，构建智能巡检、故障根因分析、自愈决策、容量趋势预测等自治化能力，推动运维从\"人工+脚本\"向\"AI驱动\"演进。\n\n稳定性、成本与用户体验的持续运营提升：结合时序数据分析、异常检测、预测模型构建智能决策中枢（自动扩缩容、热点预警、成本优化建议），持续提升稳定性、降低成本、优化用户体验。\n\n系统架构演进：结合业界发展趋势和美团的实际业务需求，推动管控平台在自动化→智能化→自治化方向持续演进。\n\n岗位基本要求\n扎实的编程功底与AI Coding能力：精通 Java，熟悉常见数据结构与算法；能熟练使用 AI 进行方案设计、代码开发与重构，求解有一定技术深度的复杂问题。\n\nAI Coding工程化落地经验：熟悉主流 AI Coding 工具（如 Opencode、Claude Code），有 AI 在代码生成、 Code Review、自动化测试与文档生成等全流程的工程化实践。\n\n数据库与存储系统深度认知：对主流数据库架构（MySQL、Redis、MongoDB）及分布式存储原理有深入理解，熟悉KV存储的内部机制、一致性模型及运维挑战。。\n\n平台化与工程化经验：有大型PaaS平台、数据库服务管控平台或分布式系统开发经验。\n\n技术前瞻性：持续跟踪 AI 在基础设施领域的前沿趋势，并能转化为工程实践。\n\n软素质：具备良好的沟通表达与团队协作能力，对技术有热情与好奇心，具备较强的主人翁意识。\n\n岗位亮点\n团队氛围好， 扁平、透明、结果说话， 不卷时长； 鼓励探索和创新。 技术有挑战， 万亿级真实业务场景： \n\nCellar/Squirrel是美团自研的KV存储底座，万亿级调用规模。\n\n团队有较强的AI coding工作氛围，AI Coding工具链丰富， 有配套的token与AI工具保障开发效率和工作体验。\n\n核心模块owner制，可同时接触存储引擎内核与上层管控平台，纵向深度与横向视野兼顾。\n管控平台研发：负责美团自研万亿级分布式KV存储系统（Cellar/Squirrel）智能化管控平台的设计与核心模块开发，覆盖资源管控、智能容量评估、自动化容灾等关键能力。\n\n基于Agent技术的智能运维：基于 LLM 和 AI Agent 技术，构建智能巡检、故障根因分析、自愈决策、容量趋势预测等自治化能力，推动运维从\"人工+脚本\"向\"AI驱动\"演进。\n\n稳定性、成本与用户体验的持续运营提升：结合时序数据分析、异常检测、预测模型构建智能决策中枢（自动扩缩容、热点预警、成本优化建议），持续提升稳定性、降低成本、优化用户体验。\n\n系统架构演进：结合业界发展趋势和美团的实际业务需求，推动管控平台在自动化→智能化→自治化方向持续演进。\n扎实的编程功底与AI Coding能力：精通 Java，熟悉常见数据结构与算法；能熟练使用 AI 进行方案设计、代码开发与重构，求解有一定技术深度的复杂问题。\n\nAI Coding工程化落地经验：熟悉主流 AI Coding 工具（如 Opencode、Claude Code），有 AI 在代码生成、 Code Review、自动化测试与文档生成等全流程的工程化实践。\n\n数据库与存储系统深度认知：对主流数据库架构（MySQL、Redis、MongoDB）及分布式存储原理有深入理解，熟悉KV存储的内部机制、一致性模型及运维挑战。。\n\n平台化与工程化经验：有大型PaaS平台、数据库服务管控平台或分布式系统开发经验。\n\n技术前瞻性：持续跟踪 AI 在基础设施领域的前沿趋势，并能转化为工程实践。\n\n软素质：具备良好的沟通表达与团队协作能力，对技术有热情与好奇心，具备较强的主人翁意识。",
"standard_classification": {
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