后端架构师 Beijing Full-time R&D - Back-end development Responsibilities 1. 负责公司核心后端系统的整体架构设计与技术演进，把控技术方向和落地路径2. 主导微服务体系建设：服务拆分、边界划分、服务治理（注册发现、配置中心、链路追踪、熔断限流）3. 负责系统稳定性治理：SLO/SLA 制定、容量规划、性能压测、故障演练、降级预案，持续降低线上事故率4. 主导高并发、高可用架构设计，解决大流量场景下的性能瓶颈与扩展性问题5. 建立并完善技术规范：编码规范、API 设计规范、代码 review 流程、技术文档体系6. 推动研发效能提升：CI/CD、可观测性（Logging / Metrics / Tracing）、自动化测试体系建设7. 技术选型与预研：跟踪业界前沿技术，评估引入成本与收益，为业务发展储备技术能力8. 培养和指导团队后端工程师，参与关键代码 review，把控代码质量9. 与产品、前端、算法、运维团队深度协作，从架构层面推动业务目标达成 Qualifications 1. 5 年以上后端开发经验，其中至少 2 年架构设计经验，有过从 0 到 1
SRE运维负责人 合肥 研发 本科及以上 7-10 年 职位描述 岗位职责：1. 稳定性体系架构与治理：主导构建与演进公司级业务稳定性保障体系。通过制定高阶技术指标（SLO/SLI）、设计容灾与降级架构、完善容量规划与管理模型，确保核心业务在极端场景下的高可用与韧性。2. 基础架构设计与演进：负责核心中间件（如Kafka、Redis、ElasticSearch、MySQL）及基础服务的高可用架构设计、容量规划与性能优化。主导关键架构方案的技术评审，制定并推行运维标准化规范（SOP），为研发提供架构级赋能。3. 业务架构深度治理：深入业务线，主导关键链路的全链路压测、性能瓶颈分析与根治。推动系统向云原生、微服务高可用架构演进，系统性解决技术债务，提升整体服务治理水平。4. 运维体系自动化与平台化：规划并主导运维自动化平台建设，设计实现覆盖部署、监控、故障自愈等全链路的自动化工具与流程，驱动运维模式向智能化、无人化转型。5. 可观测性平台建设：设计和打造下一代统一可观测性平台，整合日志、指标、追踪与事件数据，构建具备预测能力的智能监控与根因分析体系，实现故障的快速发现、定位与恢复。6. 应急响应与持续改进：建立并主导重大故障的应急响应机制与复盘文化，将故障经验转化为架构、流程或工具的改进措施，持续提升系统韧性。7. 安全与合规架构：与安全团队协同，主导运维侧的安全架构设计与合规性落地，确保基础设施与服务满足内外部安全审计与合规要求。 职位要求 职位要求：1. 经验与背景：计算机相关专业本科及以上学历，8年以上大规模、高并发分布式系统运维/架构经验，有主导过亿级用户量或千台以上节点系统稳定性保障的成功实践。具备大型电商、金融或SaaS平台经验者优先。2. 云与平台架构：精通至少一家主流云平台（AWS/Azure/阿里云）的服务与架构，具备丰富的云原生（Service Mesh、Serverless等）落地经验，能主导混合云或多云架构的设计与治理。3. 容器化与编排：深度精通Kubernetes生态，具备大规模K8s集群的规划、治理、性能调优及故障排查能力，对容器网络、存储、调度有深刻理解。4. 核心技术栈：精通Linux操作系统内核调优、网络（TCP/IP、HTTP/2）及至少一门编程语言（Go/Python/Java）。具备数据库及中间件的内核原理级理解和丰富的性能调优经验。5. 分布式架构：深刻理解分布式系统理论（如CAP、一致性算法），对微服务治理、分布式缓存、消息队列、API网关等有丰富的架构设计及疑难问题解决经验。6. 可观测性与运维平台：具备从0到1设计和建设大型可观测性平台或运维自动化平台的成功经验，熟悉OpenTelemetry等标准，对运维数据驱动决策有深刻实践。7. 软技能与影响力：拥有卓越的技术判断力、系统化思维和复杂问题解决能力。具备出色的跨团队协作与技术领导力，能主导技术规划、推动跨部门重大架构项目落地，并善于知识传承与团队赋能。 投递...
AI算力平台后端开发实习生 上海 实习 职位描述 负责公司AI算力平台的业务后端开发，构建高性能、可扩展的AI任务调度与资源管理服务，支撑大规模模型训练与推理业务的稳定运行。工作职责：1. AI算力平台后端研发：基于Java技术栈，设计并实现面向AI算力资源的管理、调度、监控等核心业务系统，打造高可用、高吞吐的后端服务。2. 任务调度引擎开发：构建统一的AI任务调度引擎，支持训练、推理、数据处理等多种作业类型的生命周期管理，实现资源配额、优先级、排队等调度策略。3. 算力资源管理：设计与开发异构算力（GPU、NPU、CPU）资源的抽象、分配、回收及计量系统，支持多租户场景下的资源隔离与动态调配。4. 推理服务集成与优化：协同底层引擎团队，将vLLM、TensorRT-LLM等推理框架以标准化的服务形式接入平台，实现推理服务的快速部署、弹性伸缩与性能调优。5. 多集群调度能力：构建跨数据中心、跨云的多集群统一调度后端，支持全局算力编排与联邦资源视图。6. 平台可观测性：设计并实现平台的监控、告警、审计与计量计费系统，保障平台稳定运营。7. 架构演进：结合业务发展，持续优化后端架构，解决高并发、大数据量下的性能瓶颈，推动平台技术栈演进。 职位要求 1. 基础能力：计算机、人工智能、数学、通信等相关专业，本科及以上学历，有后端开发经验。2. Java功底：扎实的Java编程能力，熟悉JVM原理、并发编程、网络编程、内存模型，有良好的数据结构和算法基础。3. 主流框架：熟练掌握Spring Boot / Spring Cloud框架，熟悉微服务架构设计，有实际的项目经验。4. 数据库与中间件：熟悉MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，有Redis、Kafka、RabbitMQ等中间件的使用经验，理解分布式系统的基本原理。5. 分布式系统经验：有分布式系统设计或开发经验，理解CAP、一致性、负载均衡等概念，有高并发系统的实际调优经验。6. 调度系统理解：了解至少一种调度系统（如Kubernetes、Volcano、YARN、Mesos或自研调度器）的基本原理，对任务排队、资源分配、优先级抢占等机制有认知。7. AI领域知识：对AI训练、推理的基本流程有认知，了解GPU等异构计算资源的特性，能与算法、运维团队高效协作。8. 学习与沟通：有较强的学习能力和自驱力，善于跨团队沟通协作，能推动问题解决。加分项- 有Kubernetes或Volcano的二次开发或深度使用经验，熟悉Operator/Controller编程模式。- 有AI平台或大数据平台（如Kubeflow、MLflow、Airflow）的后端开发经验。- 有vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等推理框架的使用或集成经验。- 有资源调度算法或队列管理（如多级队列、Fair Share、DRF等）的实践经验。- 有多租户计费、配额管理、审计系统的开发经验。 投递...