KV 存储管控平台开发工程师

管控平台研发：负责美团自研万亿级分布式KV存储系统（Cellar/Squirrel）智能化管控平台的设计与核心模块开发，覆盖资源管控、智能容量评估、自动化容灾等关键能力。 基于Agent技术的智能运维：基于 LLM 和 AI Agent 技术，构建智能巡检、故障根因分析、自愈决策、容量趋势预测等自治化能力，推动运维从"人工+脚本"向"AI驱动"演进。 稳定性、成本与用户体验的持续运营提升：结合时序数据分析、异常检测、预测模型构建智能决策中枢（自动扩缩容、热点预警、成本优化建议），持续提升稳定性、降低成本、优化用户体验。 系统架构演进：结合业界发展趋势和美团的实际业务需求，推动管控平台在自动化→智能化→自治化方向持续演进。 团队氛围好， 扁平、透明、结果说话， 不卷时长； 鼓励探索和创新。 技术有挑战， 万亿级真实业务场景： Cellar/Squirrel是美团自研的KV存储底座，万亿级调用规模。 团队有较强的AI coding工作氛围，AI Coding工具链丰富， 有配套的token与AI工具保障开发效率和工作体验。 核心模块owner制，可同时接触存储引擎内核与上层管控平台，纵向深度与横向视野兼顾。

扎实的编程功底与AI Coding能力：精通 Java，熟悉常见数据结构与算法；能熟练使用 AI 进行方案设计、代码开发与重构，求解有一定技术深度的复杂问题。 AI Coding工程化落地经验：熟悉主流 AI Coding 工具（如 Opencode、Claude Code），有 AI 在代码生成、 Code Review、自动化测试与文档生成等全流程的工程化实践。 数据库与存储系统深度认知：对主流数据库架构（MySQL、Redis、MongoDB）及分布式存储原理有深入理解，熟悉KV存储的内部机制、一致性模型及运维挑战。。 平台化与工程化经验：有大型PaaS平台、数据库服务管控平台或分布式系统开发经验。 技术前瞻性：持续跟踪 AI 在基础设施领域的前沿趋势，并能转化为工程实践。 软素质：具备良好的沟通表达与团队协作能力，对技术有热情与好奇心，具备较强的主人翁意识。