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崗位職責(zé): 1、負(fù)責(zé)推薦系統(tǒng)核心模塊的設(shè)計與開發(fā)，基于Golang構(gòu)建高性能、高可用架構(gòu)，支持日均億級請求處理； 2、優(yōu)化推薦算法工程化實(shí)現(xiàn)，集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如協(xié)同過濾、深度學(xué)習(xí)等）至實(shí)時推薦流程，提升推薦效果與響應(yīng)速度； 3、設(shè)計高并發(fā)場景下的分布式任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)分片及緩存策略，解決海量用戶請求下的系統(tǒng)瓶頸問題； 4、結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（如Hadoop/Spark/Kafka）處理用戶行為日志，構(gòu)建實(shí)時特征工程與在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)； 5、保障系統(tǒng)容災(zāi)能力，通過熔斷、降級、自動化擴(kuò)縮容等機(jī)制實(shí)現(xiàn)99.99%可用性4 任職資格: 1、教育：大學(xué)本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)相關(guān)專業(yè) 2、技術(shù)能力： 精通Golang開發(fā)，熟悉協(xié)程調(diào)度、Channel通信、內(nèi)存管理等并發(fā)編程機(jī)制，有萬級QPS系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)； 熟悉分布式系統(tǒng)設(shè)計，掌握Redis集群、消息隊列（如Kafka/RabbitMQ）、微服務(wù)框架（如gRPC/Go-Zero）等核心技術(shù)； 具備大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，了解Hadoop生態(tài)（HDFS/MapReduce）或流式計算框架（Flink/Storm）； 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程化落地，了解TensorFlow/PyTorch模型部署及TensorFlow Serving等工具鏈。 3、加分項(xiàng)： 有推薦系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)或?qū)崟r風(fēng)控系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 熟悉Docker/Kubernetes容器化部署及監(jiān)控體系（Prometheus/Grafana）。