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Java后端研发工程师/专家(实验平台)-【数据平台】

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:后端与业务系统研发
软件开发与 IT
辅助:数据工程与数据平台研发(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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        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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        "responsibilities": "Java后端研发工程师/专家(实验平台)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12135\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、高并发实验平台建设; 设计亿级QPS用户分流系统,开发低侵入式Agent/SDK,支撑短视频、直播、商业化等核心业务AB实验;攻克复杂场景性能瓶颈(如亿级QPS实验入组数据实时上报),支撑万级并行实验在业务系统的稳定运行;\n2、基于大数据引擎的架构优化;主导实验数据生产链路架构升级,实现秒级数据计算,替代传统Spark天级时延;设计高性能高可靠实验数据分析方案,解决百亿量级指标毫秒级查询和数据异动归因;\n3、智能化实验引擎开发;集成AI能力实现智能异动归因(自动定位指标波动根因)、实验效果预测(迁移学习模型预判策略收益);构建自动化实验报告系统,输出统计显著性分析及业务决策建议。\n\n任职要求\n基础要求\n1、 3~5年 Java 开发经验,精通SpringBoot、Netty等框架;\n2、熟练使用MySQL、Kafka、Redis 等中间件;\n3、有高并发SDK/Agent开发经验,掌握JVM调优。\n优先录用\n1、参与过AB实验平台或其他数据产品架构设计;\n2、具备大数据引擎应用能力,熟悉使用Spark、Clickhouse、Doris、Flink等引擎,优化过OLAP引擎查询性能;\n3、拥有AI工程化落地经验(RAG、Agent、MCP、AI Workflow等);\n4、熟悉智能实验技术栈,熟悉因果推断模型(如Causal Forest)、实验效果预测(Meta-Learning/Transfer Learning)。",
        "requirements_text": "Java后端研发工程师/专家(实验平台)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12135\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、高并发实验平台建设; 设计亿级QPS用户分流系统,开发低侵入式Agent/SDK,支撑短视频、直播、商业化等核心业务AB实验;攻克复杂场景性能瓶颈(如亿级QPS实验入组数据实时上报),支撑万级并行实验在业务系统的稳定运行;\n2、基于大数据引擎的架构优化;主导实验数据生产链路架构升级,实现秒级数据计算,替代传统Spark天级时延;设计高性能高可靠实验数据分析方案,解决百亿量级指标毫秒级查询和数据异动归因;\n3、智能化实验引擎开发;集成AI能力实现智能异动归因(自动定位指标波动根因)、实验效果预测(迁移学习模型预判策略收益);构建自动化实验报告系统,输出统计显著性分析及业务决策建议。\n\n任职要求\n基础要求\n1、 3~5年 Java 开发经验,精通SpringBoot、Netty等框架;\n2、熟练使用MySQL、Kafka、Redis 等中间件;\n3、有高并发SDK/Agent开发经验,掌握JVM调优。\n优先录用\n1、参与过AB实验平台或其他数据产品架构设计;\n2、具备大数据引擎应用能力,熟悉使用Spark、Clickhouse、Doris、Flink等引擎,优化过OLAP引擎查询性能;\n3、拥有AI工程化落地经验(RAG、Agent、MCP、AI Workflow等);\n4、熟悉智能实验技术栈,熟悉因果推断模型(如Causal Forest)、实验效果预测(Meta-Learning/Transfer Learning)。",
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            "Java",
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            "Redis",
            "ClickHouse",
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