部门介绍
推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发，保障系统的稳定和高可用，致力于抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台；关于在线服务，在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化，也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破，解决系统瓶颈，降低成本开销；如你对大数据感兴趣，在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台，为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等；我们期待热爱技术的你加入，一起创造更多可能。
- 负责推荐系统全链路数据（样本、特征、序列、视频等）的稳定性保障，从事前发现、事中断流止血到事后恢复的运维体系建设，保障推荐模型训练与在线服务的数据连续性、时效性与一致性；
- 负责支撑推荐业务的核心大数据组件与平台的自动化运维与稳定性治理，提升交付、运维与问题响应的效能；
- 负责将推荐数据链路的运维经验沉淀为文档、标准与工具，推动运维流程的自动化与标准化，提升团队整体运维能效与平台的安全生产水平。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 计算机相关专业，本科及以上学历；
- 3年以上大数据领域SRE或相关运维开发经验，有推荐、搜索或广告等业务场景的数据链路保障经验者优先；
- 熟悉一个或多个与推荐架构强相关的开源大数据组件，如Flink/Spark（实时计算）、Kafka/Pulsar（消息队列）、HBase/Cassandra/Redis（特征存储）、HDFS/对象存储、Doris/ClickHouse（OLAP）等；
- 熟练掌握至少一门编程语言（如Python/Go/Java/Scala），能够开发运维脚本、工具或自动化流程；熟悉一种或多种大数据平台的部署、运维与管理模式，了解云原生大数据服务；
- 对大数据产品问题排查有丰富经验，面对推荐数据延迟、样本不一致、特征回填、视频流处理中断等典型场景，能快速定位根因并提出解决方案；具备良好的沟通协作能力和强烈的自驱力，能主动优化系统、预防风险，并与算法、数据开发团队高效协同。 加分项：
- 有大规模推荐系统数据治理、全链路SLO体系建设或云原生大数据运维经验；
- 深入理解推荐系统的特征工程、样本生成或模型训练流程。
