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远程居家岗位更新： Java 高级工程师， Java 高级架构师，高级 PHP ，大数据开发工程师， Go 开发工程师， web 前端， AI 性能优化⼯程师， AI 产品经理， Flutter 开发工程师
Brand001 · 21 小时 13 分钟前 · 161 次点击一.JAVA 高级工程师：15-30K
-----岗位职责
1. 参与项目组产品评审，根据需求进行功能梳理、开发计划及相关技术文档编写
2. 参与项目组的任务开发，包括后台模块、接口开发
3. 协作团队顺利推进项目进度，解决疑难问题
4. 在计划内协作完成项目的交互，对项目实施提供支持和优化建议
任职要求
1. 大专及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
2. 五年以上 Java 开发经验，有移动端互联网短视频相关行业经验者优先
3. 熟练掌握 Spring Boot/Spring Cloud 、Dubbo 、Zookeeper 、MyBatis 、MySQL 、MongoDB 、Redis 、RabbitMQ 等技术
4. 熟悉常见的中间件、分布式解决方案及其原理：分布式缓存、微服务、云原生、消息中间件、负载均衡、连接池等
5. 具备较强的分析设计能力，能够根据业务需求设计合理的技术解決方案
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二.JAVA 高级架构师
"1. 负责 DMP/SSP 核心系统的整体架构设计与演进，覆盖广告投放链路、用户标签、人群圈选、实时竞价、报表分析等关键模块。
2. 主导高并发、高吞吐、低延迟系统建设，保障请求链路在大流量场景下的稳定性与性能指标达成。
3. 负责高可用架构设计（多活/容灾/降级/限流/熔断/隔离），建立容量评估与压测体系，确保核心服务 SLA 。
4. 设计并优化多线程与异步处理模型，提升 CPU/内存/IO 利用率，解决热点、锁竞争、GC 抖动等性能瓶颈。
5. 负责大数据存储与查询架构选型和优化（如 HBase/ClickHouse/ES/Kafka/Flink/Spark 等），支撑 TB~PB 级数据处理与秒级查询。
6. 建设实时与离线一体的数据链路，优化数据接入、清洗、标签计算、画像更新、分发与回流闭环。
7. 推动数据库与中间件优化（分库分表、索引策略、SQL 调优、缓存策略、消息队列削峰填谷）。
8. 搭建可观测性体系（日志、指标、链路追踪、告警），实现故障快速定位、根因分析与持续优化。
9. 主导关键技术攻关与架构评审，沉淀技术规范、最佳实践，提升团队工程质量与交付效率。
10. 与产品、算法、数据、运维团队协同，推动业务目标落地并平衡成本、性能与稳定性。"
"1. 计算机相关专业本科及以上，10 年以上 Java 研发经验，5 年以上架构设计经验。
2. Java 基础扎实，深入理解 JVM 、并发编程、内存模型、网络 IO 、GC 调优与性能诊断。
3. 有大型分布式系统实战经验，能独立完成从架构设计到落地治理闭环。
4. 熟悉广告技术生态（ DMP/SSP/DSP/ADX/RTB ），理解用户画像、标签体系、人群包、频控、竞价与归因等核心逻辑。
5. 具备高并发架构经验：单集群百万级 QPS/高 TPS 系统设计与调优经验优先。
加分项
• 有广告平台、推荐系统、实时计算平台、CDP/DMP 平台建设经验。
• 有多云/异地多活、超大规模日志处理、A/B 实验平台建设经验。
• 在性能优化、开源组件改造、技术专利/论文方面有成果。
• 有“从 0 到 1”搭建 DMP/SSP 核心平台经验；
• 有“性能提升 xx% / 成本下降 xx% / 可用性达 99.99%”的可量化案例；
• 有“万亿级日志处理 / 秒级标签更新 / 毫秒级投放决策”实战经验。"
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三.AI 性能优化⼯程师（ LLM 通⽤加速与算⼦优化）
"1.有 Triton 或 CUDA 编程经验。
2.有 MoE 模型推理或部署经验。
了解量化⼯具链（ GPTQ 、AWQ 等）的基本⽤法。
3.有⾼性能计算相关背景或实习经历。 " "1. 参与 LLM 推理加速⽅案的设计与实现，包括算⼦优化、计算图改造等，提升推理吞吐与响应
速度。
2. 使⽤ Profiling ⼯具分析性能瓶颈，针对 Attention 、MoE 路由等⾼频模块进⾏针对性优化。
3. 参与量化⽅案（ FP8 / INT8 / INT4 等）的落地评估与精度验证，在速度和质量之间找到最佳
平衡。
4. 参与 KV-Cache 管理与显存优化，⽀持更⻓上下⽂窗⼝和更⾼并发。
5. 协助分布式推理部署（ Tensor Parallel / Pipeline Parallel ），优化多卡协同效率。
6. 跟踪社区前沿进展（ FlashAttention 、PagedAttention 、Speculative Decoding 等），评估并
引⼊适合业务的新技术。
任职要求
本科及以上计算机相关专业学历，5 年以上⼯作经验。 "
"1.本科及以上计算机相关专业学历，5 年以上⼯作经验。
2.熟悉 Python 和 PyTorch ，了解 GPU 并⾏计算的基本原理。
3.了解 Transformer 架构，对 LLM 推理流程（ Prefill / Decode ）有基本认知。
4.会使⽤⾄少⼀种 GPU Profiling ⼯具（如 Nsight Systems 、PyTorch Profiler 等）。
5.⽤过 vLLM 、TensorRT-LLM 、DeepSpeed 等推理 / 训练框架中的⾄少⼀种。"
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更多岗位咨询，可直接添加 TG：Skyewen20251
有意向投递简历到 Email 邮箱： [email protected]
-----岗位职责
1. 参与项目组产品评审，根据需求进行功能梳理、开发计划及相关技术文档编写
2. 参与项目组的任务开发，包括后台模块、接口开发
3. 协作团队顺利推进项目进度，解决疑难问题
4. 在计划内协作完成项目的交互，对项目实施提供支持和优化建议
任职要求
1. 大专及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
2. 五年以上 Java 开发经验，有移动端互联网短视频相关行业经验者优先
3. 熟练掌握 Spring Boot/Spring Cloud 、Dubbo 、Zookeeper 、MyBatis 、MySQL 、MongoDB 、Redis 、RabbitMQ 等技术
4. 熟悉常见的中间件、分布式解决方案及其原理：分布式缓存、微服务、云原生、消息中间件、负载均衡、连接池等
5. 具备较强的分析设计能力，能够根据业务需求设计合理的技术解決方案
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二.JAVA 高级架构师
"1. 负责 DMP/SSP 核心系统的整体架构设计与演进，覆盖广告投放链路、用户标签、人群圈选、实时竞价、报表分析等关键模块。
2. 主导高并发、高吞吐、低延迟系统建设，保障请求链路在大流量场景下的稳定性与性能指标达成。
3. 负责高可用架构设计（多活/容灾/降级/限流/熔断/隔离），建立容量评估与压测体系，确保核心服务 SLA 。
4. 设计并优化多线程与异步处理模型，提升 CPU/内存/IO 利用率，解决热点、锁竞争、GC 抖动等性能瓶颈。
5. 负责大数据存储与查询架构选型和优化（如 HBase/ClickHouse/ES/Kafka/Flink/Spark 等），支撑 TB~PB 级数据处理与秒级查询。
6. 建设实时与离线一体的数据链路，优化数据接入、清洗、标签计算、画像更新、分发与回流闭环。
7. 推动数据库与中间件优化（分库分表、索引策略、SQL 调优、缓存策略、消息队列削峰填谷）。
8. 搭建可观测性体系（日志、指标、链路追踪、告警），实现故障快速定位、根因分析与持续优化。
9. 主导关键技术攻关与架构评审，沉淀技术规范、最佳实践，提升团队工程质量与交付效率。
10. 与产品、算法、数据、运维团队协同，推动业务目标落地并平衡成本、性能与稳定性。"
"1. 计算机相关专业本科及以上，10 年以上 Java 研发经验，5 年以上架构设计经验。
2. Java 基础扎实，深入理解 JVM 、并发编程、内存模型、网络 IO 、GC 调优与性能诊断。
3. 有大型分布式系统实战经验，能独立完成从架构设计到落地治理闭环。
4. 熟悉广告技术生态（ DMP/SSP/DSP/ADX/RTB ），理解用户画像、标签体系、人群包、频控、竞价与归因等核心逻辑。
5. 具备高并发架构经验：单集群百万级 QPS/高 TPS 系统设计与调优经验优先。
加分项
• 有广告平台、推荐系统、实时计算平台、CDP/DMP 平台建设经验。
• 有多云/异地多活、超大规模日志处理、A/B 实验平台建设经验。
• 在性能优化、开源组件改造、技术专利/论文方面有成果。
• 有“从 0 到 1”搭建 DMP/SSP 核心平台经验；
• 有“性能提升 xx% / 成本下降 xx% / 可用性达 99.99%”的可量化案例；
• 有“万亿级日志处理 / 秒级标签更新 / 毫秒级投放决策”实战经验。"
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三.AI 性能优化⼯程师（ LLM 通⽤加速与算⼦优化）
"1.有 Triton 或 CUDA 编程经验。
2.有 MoE 模型推理或部署经验。
了解量化⼯具链（ GPTQ 、AWQ 等）的基本⽤法。
3.有⾼性能计算相关背景或实习经历。 " "1. 参与 LLM 推理加速⽅案的设计与实现，包括算⼦优化、计算图改造等，提升推理吞吐与响应
速度。
2. 使⽤ Profiling ⼯具分析性能瓶颈，针对 Attention 、MoE 路由等⾼频模块进⾏针对性优化。
3. 参与量化⽅案（ FP8 / INT8 / INT4 等）的落地评估与精度验证，在速度和质量之间找到最佳
平衡。
4. 参与 KV-Cache 管理与显存优化，⽀持更⻓上下⽂窗⼝和更⾼并发。
5. 协助分布式推理部署（ Tensor Parallel / Pipeline Parallel ），优化多卡协同效率。
6. 跟踪社区前沿进展（ FlashAttention 、PagedAttention 、Speculative Decoding 等），评估并
引⼊适合业务的新技术。
任职要求
本科及以上计算机相关专业学历，5 年以上⼯作经验。 "
"1.本科及以上计算机相关专业学历，5 年以上⼯作经验。
2.熟悉 Python 和 PyTorch ，了解 GPU 并⾏计算的基本原理。
3.了解 Transformer 架构，对 LLM 推理流程（ Prefill / Decode ）有基本认知。
4.会使⽤⾄少⼀种 GPU Profiling ⼯具（如 Nsight Systems 、PyTorch Profiler 等）。
5.⽤过 vLLM 、TensorRT-LLM 、DeepSpeed 等推理 / 训练框架中的⾄少⼀种。"
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