崗位簡介
參與并主導(dǎo)公司在電競空間 / 智能家居 / AI 產(chǎn)品方向的核心后臺系統(tǒng)建設(shè)，負(fù)責(zé)微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計與落地、高并發(fā) ToC 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，同時推動 AI 能力在業(yè)務(wù)中的真正落地。

崗位職責(zé)：
1. 需求與架構(gòu)設(shè)計
深入理解業(yè)務(wù)場景，參與產(chǎn)品需求評審與技術(shù)方案評審；
主導(dǎo)核心系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計、服務(wù)拆分與技術(shù)選型，輸出高質(zhì)量技術(shù)方案與設(shè)計文檔。

2. 核心模塊開發(fā)與性能優(yōu)化
負(fù)責(zé)核心業(yè)務(wù)模塊的編碼實現(xiàn)（Java + Spring 家族），對關(guān)鍵鏈路的穩(wěn)定性與性能負(fù)責(zé)；
針對高并發(fā)場景進行性能壓測、容量評估和持續(xù)優(yōu)化（緩存、分庫分表、讀寫分離等）。

3. 微服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
基于 Spring Cloud / Spring Boot 搭建和演進微服務(wù)體系，包括注冊發(fā)現(xiàn)、配置中心、網(wǎng)關(guān)、限流熔斷等；
合理使用 MySQL、Redis、消息隊列（Kafka/RocketMQ/RabbitMQ）、OSS/對象存儲等基礎(chǔ)設(shè)施，制定相應(yīng)的使用規(guī)范。

4. 高并發(fā) ToC 系統(tǒng)設(shè)計
參與或負(fù)責(zé)高并發(fā)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如用戶中心、訂單計費、內(nèi)容/賽事系統(tǒng)、實時交互/匹配等）的整體設(shè)計；
從可用性、伸縮性和容災(zāi)角度設(shè)計系統(tǒng)：限流、降級、熔斷、重試、冪等等工程機制。

5. 跨團隊協(xié)作與項目推進
跨前端 / 客戶端 / 算法 / 運營等團隊推進重點項目落地，跟蹤項目進度與質(zhì)量；
關(guān)注核心項目上線后的業(yè)務(wù)與技術(shù)指標(biāo)，對系統(tǒng)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)結(jié)果負(fù)責(zé)。

6. 代碼質(zhì)量與工程文化
通過 Code Review、編碼規(guī)范、單元測試等手段保證代碼質(zhì)量；
推動*佳實踐沉淀（組件化、中間件封裝、腳手架、技術(shù)文檔等）。

7. 帶教與技術(shù)影響力
指導(dǎo)和培養(yǎng)中初級工程師，幫助團隊整體能力提升；
關(guān)注行業(yè)技術(shù)趨勢，為團隊引入合適的新技術(shù)、新工具和創(chuàng)新解決方案。

8. AI / 大模型落地（加分職責(zé)）
聯(lián)合算法 / 大模型團隊，將推薦、風(fēng)控、智能助手、內(nèi)容理解等 AI 能力工程化并對接到后端系統(tǒng)；
思考并探索 AI 在電競陪練、游戲教練、智能家居聯(lián)動等場景中的應(yīng)用路徑。

任職要求
1. 經(jīng)驗背景
本科及以上學(xué)歷，計算機相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；
7 年以上 Java 后端開發(fā)經(jīng)驗（能力優(yōu)秀者 5 年以上也可考慮）；
有海外 ToC 高并發(fā)業(yè)務(wù)經(jīng)驗，或 AI 工程開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。

2. Java 與并發(fā)基礎(chǔ)
Java 基礎(chǔ)扎實，熟悉集合、IO、NIO、反射等底層機制；
精通多線程與并發(fā)編程，熟悉 java.util.concurrent，理解線程池、鎖機制、并發(fā)容器的原理和適用場景；
對 JVM 原理、內(nèi)存模型、GC 機制有較深入理解，具備 JVM 調(diào)優(yōu)經(jīng)驗優(yōu)先。

3. Web / 微服務(wù)框架
精通 Spring / Spring Boot / Spring Cloud，理解其核心原理及常見組件；
熟悉M 框架（MyBatis / JPA 等），能編寫高質(zhì)量 SQL 及持久層代碼。

4. 分布式與中間件
熟悉分布式、緩存、消息隊列等機制，具備實際項目經(jīng)驗；
對某一類數(shù)據(jù)庫有深入理解，如 MySQL / PostgreSQL / HBase / Lindorm / Holo 等之一；
熟悉 Redis 的緩存設(shè)計、熱點處理、分布式鎖等實際使用場景；
使用過 Kafka / RocketMQ / RabbitMQ 等消息中間件，并理解其在解耦、削峰、可靠投遞中的作用。

5. 大規(guī)模系統(tǒng)設(shè)計能力
有大型分布式、高并發(fā)、高負(fù)載、高可用系統(tǒng)的設(shè)計與落地經(jīng)驗；
具備良好的系統(tǒng)抽象能力，能預(yù)見架構(gòu)演進方向，分階段拆解、落地技術(shù)方案；
熟悉常見設(shè)計模式與面向?qū)ο笤O(shè)計原則，有較強的架構(gòu)設(shè)計與文檔能力。

6. 工程與協(xié)作能力
熟悉 Linux 基本操作及常用排查工具（如 top、vmstat、tcpdump 等），能獨立定位線上問題；
對代碼質(zhì)量有追求，習(xí)慣自動化測試、持續(xù)集成和持續(xù)交付；
主動、皮實、樂觀、有擔(dān)當(dāng)，具備優(yōu)秀的邏輯分析能力與溝通協(xié)作能力。

加分項（滿足任意幾條會非常加分）
1. AI / 大模型相關(guān)
有推薦系統(tǒng)、搜索、風(fēng)控、畫像等 AI / 算法系統(tǒng)的工程落地經(jīng)驗；
有接入或使用大模型（如 OpenAI、通義千問、DeepSeek 等）構(gòu)建實際業(yè)務(wù)服務(wù)的經(jīng)驗；
對 AI 在電競陪練、游戲教練、智能家居聯(lián)動等場景有自己的思考或項目實踐。

2. 電競 / 游戲 / 內(nèi)容方向
有游戲、電競、直播、內(nèi)容社區(qū)、語音社交等任一領(lǐng)域后端開發(fā)經(jīng)驗；
自身是重度玩家 / 電競愛好者，了解玩家行為與電競生態(tài)。

3. 全棧與生態(tài)對接
具備一定前端能力（Vue / React 等）或小程序開發(fā)經(jīng)驗；
熟悉 公眾號 / 小程序 / 釘釘 / 企業(yè)微信 / 飛書 等平臺的開放接口和對接流程。

4. 技術(shù)負(fù)責(zé)人 / 架構(gòu)師潛力
有帶團隊、做技術(shù)規(guī)劃或作為項目 Tech Lead 的經(jīng)歷；
希望未來成長為后端架構(gòu)師或技術(shù)負(fù)責(zé)人，驅(qū)動一條完整業(yè)務(wù)線的技術(shù)演進。