岗位职责
- C 端高并发系统开发与维护 ○ 负责核心业务接口的设计与实现，保障系统在 高 QPS、低延迟 场景下的稳定运行。 ○ 参与缓存设计、数据库优化、消息队列架构及微服务治理，解决分布式环境下的数据一致性难题。 ○ 参与全链路压测、容量评估与线上故障排查，持续优化系统吞吐能力。
- AI 能力落地与研发提效 ○ 利用 AI Coding 辅助工具（如ClaudeCode、Cursor、Codeium、通义灵码等）进行代码生成、单测编写、重构与文档撰写，显著提升日常开发效率。 ○ 探索并落地 AI 业务场景（情感对话、智能客服、Coding相关），参与 AI 服务与现有高并发系统的集成开发。
- 技术方案设计与推动 ○ 撰写核心模块技术设计文档，参与代码评审，推动团队代码质量与架构健康度提升。 ○ （加分项） 若具备架构视野，可参与跨业务线的中台能力抽象与系统演进规划。
职位要求
- 高并发 C 端实战经验 ○ 熟悉 Java 或 Go 技术栈，具备扎实的多线程、内存模型与性能调优功底。 ○ 对以下至少 3 项 有深入理解与生产落地经验： ■ 分布式缓存（Redis 集群/哨兵、缓存击穿/雪崩解决方案） ■ 消息队列（Kafka / RocketMQ）削峰填谷 ■ 微服务框架（Spring Cloud / K8s / ServiceMesh） ○ 能够清晰复盘过往项目中遇到的 高并发瓶颈 及具体解决路径。
- AI 工程化认知与 AI Coding 实践 ○ 必须项： 熟练使用至少一种 AI Coding 工具 辅助日常工作，并能举例说明其在 效率提升、Bug 修复或代码重构 中的实际收益。 ○ 了解大模型应用开发基本范式（如 Prompt 工程、RAG 检索增强、Function Calling）。 ○ Agent 认知： 对 AI Agent 技术栈 有基本了解，理解其核心原理（如 ReAct 推理模式、规划-执行-反馈循环、工具调用（Tool Use）、记忆模块（短期/长期记忆） 等概念）。熟悉主流 Agent 开发框架（如 LangChain、AutoGen、CrewAI、Dify 等）者优先。 ○ 对向量数据库、Embedding 模型有基本了解者更佳。
- 通用工程素养 ○ 具备良好的系统设计思维，能独立承担中等规模模块的设计与交付。 ○ 对技术有好奇心，愿意在业务压力之外保持对前沿技术的敏感度。
- 加分项 ● 架构经验： 有主导中大型系统重构或技术选型、模块边界划分的经验。 ● AI 落地经验： 有将大模型能力或 AI Agent 集成进生产系统并经受流量考验的案例。 ● 效能工具建设： 参与过内部 AI Coding 规则库、Prompt 模板或自动化测试生成工具的建设。
