主分类：数据库与存储系统研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "资深后端开发工程师-存储与智能化系统",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、特征存储中台建设：存储广告、电商、生活服务等场景中各类特征，包括用户行为序列、统计特征、User embedding、多模态特征等；需要支持更多业务上量，推进架构演进，持续优化性能、成本、稳定性；\n2、大模型KV Cache技术攻坚：KV Cache作为大模型核心优化，加速Transformer中Attention计算；数据量&吞吐巨大，挑战非常大，需要在网络、存储上极致优化；\n3、元数据服务建设：负责元数据库整体技术架构设计（确保高可用、可扩展、高性能）、元数据功能实现及服务接口提供、高效存储模型设计与性能优化（支持海量存储查询），并基于微服务拆分模块以提升模块化和可维护性。",
"requirements_text": "1、精通Go/C++，在服务后端领域有经验，在数据库、性能优化和线上监控等方面有实战经验； \n2、掌握MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，熟悉Redis、MongoDB等NoSQL数据库；\n3、熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，了解Hive、Presto等数据查询引擎 ；\n4、善于独立思考，能够主动发现问题，具备系统化的问题分析和问题解决能力，对未知领域有一定的学习、探索和研究能力。\n\n加分项\n1、具备后端服务开发维护经验者优先；\n2、具备存储服务开发维护经验者优先；\n3、开源社区活跃贡献者优先。",
"skills": [AI生成
"C++",
"MySQL",
"PostgreSQL",
"Redis",
"MongoDB",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"数据库",
"性能优化"
],
"preferred_qualifications": "加分项；1、具备后端服务开发维护经验者优先；2、具备存储服务开发维护经验者优先；3、开源社区活跃贡献者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "7566114069723203845",
"post_date": "2025-10-28",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7566114069723203845/detail"
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"fulltext": "资深后端开发工程师-存储与智能化系统\n职位描述\n1、特征存储中台建设：存储广告、电商、生活服务等场景中各类特征，包括用户行为序列、统计特征、User embedding、多模态特征等；需要支持更多业务上量，推进架构演进，持续优化性能、成本、稳定性；\n2、大模型KV Cache技术攻坚：KV Cache作为大模型核心优化，加速Transformer中Attention计算；数据量&吞吐巨大，挑战非常大，需要在网络、存储上极致优化；\n3、元数据服务建设：负责元数据库整体技术架构设计（确保高可用、可扩展、高性能）、元数据功能实现及服务接口提供、高效存储模型设计与性能优化（支持海量存储查询），并基于微服务拆分模块以提升模块化和可维护性。\n\n职位要求\n1、精通Go/C++，在服务后端领域有经验，在数据库、性能优化和线上监控等方面有实战经验； \n2、掌握MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，熟悉Redis、MongoDB等NoSQL数据库；\n3、熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，了解Hive、Presto等数据查询引擎 ；\n4、善于独立思考，能够主动发现问题，具备系统化的问题分析和问题解决能力，对未知领域有一定的学习、探索和研究能力。\n\n加分项\n1、具备后端服务开发维护经验者优先；\n2、具备存储服务开发维护经验者优先；\n3、开源社区活跃贡献者优先。\n1、特征存储中台建设：存储广告、电商、生活服务等场景中各类特征，包括用户行为序列、统计特征、User embedding、多模态特征等；需要支持更多业务上量，推进架构演进，持续优化性能、成本、稳定性；\n2、大模型KV Cache技术攻坚：KV Cache作为大模型核心优化，加速Transformer中Attention计算；数据量&吞吐巨大，挑战非常大，需要在网络、存储上极致优化；\n3、元数据服务建设：负责元数据库整体技术架构设计（确保高可用、可扩展、高性能）、元数据功能实现及服务接口提供、高效存储模型设计与性能优化（支持海量存储查询），并基于微服务拆分模块以提升模块化和可维护性。\n1、精通Go/C++，在服务后端领域有经验，在数据库、性能优化和线上监控等方面有实战经验； \n2、掌握MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，熟悉Redis、MongoDB等NoSQL数据库；\n3、熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，了解Hive、Presto等数据查询引擎 ；\n4、善于独立思考，能够主动发现问题，具备系统化的问题分析和问题解决能力，对未知领域有一定的学习、探索和研究能力。\n\n加分项\n1、具备后端服务开发维护经验者优先；\n2、具备存储服务开发维护经验者优先；\n3、开源社区活跃贡献者优先。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T019",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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