Golang后端开发工程师（算法组） (MJ046547)

* **推荐系统后端开发**：负责推荐算法相关后端系统的设计、开发与迭代，包括特征处理、样本构建、模型服务、召回 / 排序服务等核心模块的工程实现与性能优化。
* **算法工程化落地**：与算法团队紧密协作，将推荐模型与策略稳定、高效地落地为在线服务或离线任务，保障推荐效果、系统稳定性与可扩展性。
* **数据与服务链路建设**：参与推荐相关数据链路的建设与优化，包括特征抽取、日志处理、指标统计等，提升数据处理效率与链路可靠性。
* **系统设计与性能优化**：参与推荐系统相关技术方案与架构设计，持续推进系统在性能、稳定性、可维护性和扩展性方面的优化。
* **线上问题排查与保障**：参与线上问题定位与故障排查，完善监控与告警机制，保障核心推荐服务的稳定运行。
* **跨团队协作与交付**：与产品、算法、前端、测试等团队协作，推进需求高质量按期交付，参与代码评审和技术分享。
* **技术调研与沉淀**：持续关注推荐系统、机器学习工程及相关 AI 技术的发展，推动新技术在业务中的合理应用。
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## 任职要求
### 必须要求
* 计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业 **本科及以上学历**。
* **1–3 年后端开发或算法工程相关工作经验**，有推荐系统、数据系统或算法工程经验者优先。
* **熟练使用 Python 进行后端开发**，具备较扎实的工程能力，能独立完成模块开发与维护（如 FastAPI / Flask 等）。
* 具备一定的 **算法工程化经验**，了解模型训练、推理服务、离线/在线流程的基本实现方式。
* 熟悉至少一种 **关系型或分析型数据库**（MySQL / PostgreSQL / ClickHouse 等），能编写较复杂 SQL，并具备基础性能优化意识。
* 熟悉 **Linux 开发环境**，掌握常用命令，能够使用 Git 进行规范的版本管理与协作开发。
* 具备良好的问题分析与解决能力，有责任心，沟通顺畅，能推动任务落地。
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### 加分项
* 有 **推荐系统实际项目或线上经验**，熟悉召回、排序、特征工程、评估指标、A/B 实验等核心概念。
* 有 **Golang 后端开发经验**，或愿意在工作中逐步转向 Go 进行高性能服务开发。
* 熟悉 **模型服务化流程**，如模型推理服务、特征服务、在线/离线一致性等。
* 有 **高并发或分布式系统经验**，熟悉 Redis、Kafka、RabbitMQ 等基础组件。
* 熟悉 Docker、CI/CD、简单 DevOps 流程，或有 Spark / Flink 等数据处理框架使用经验。
* 有技术博客、内部技术分享或开源项目经验，对推荐系统技术有持续学习和总结习惯。
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## 技术栈说明
> 前期以 **Python** 为主，聚焦推荐算法相关的数据处理与模型服务；
> 后期逐步引入 **Golang**，用于高性能推荐服务与系统工程化建设。