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职位搜索/滴滴出行/搜推数据平台工程师
DiDi logo
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滴滴出行 (DiDi)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

分布式系统大数据特征工程向量检索
💡

核心评价

滴滴核心业务技术岗,前沿技术栈,高成长性,薪资竞争力强,工作地点固定。

搜推数据平台工程师

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于搜索与推荐系统底层数据平台建设的工程师岗位
你将负责从数据生产到在线服务的全链路设计与优化,包括实时特征、索引结构、向量检索和大数据体系,以支撑滴滴出行的核心业务
核心目标是保障海量数据在高并发场景下的时效性、准确性与系统稳定性

✓工作职责

核心数据链路建设:负责搜索与推荐核心数据索引及特征链路的设计与生产,保障数据从生产到服务的全链路时效性、准确性与系统稳定性
实时特征架构优化:负责推荐实时特征架构升级,优化数据生产全链路时效性,降低用户行为信号到策略排序的反馈时延,提升推荐系统实时感知能力
索引结构设计与优化:负责 LBS 底层索引结构设计与优化,针对高并发查询与营销峰值场景持续提升内存数据库的读写性能与扩展能力
营销特征体系建设:负责限购与特价标签特征生产体系建设,设计并落地千人千面营销标签与多维度限购逻辑的统一管理方案,在保障性能稳定性的同时降低维护成本
向量检索工程化落地:负责向量引擎相关功能开发,探索向量检索在搜推场景下的工程化落地与性能调优,支撑新兴的召回与排序策略
大数据体系建设:负责大数据相关数据体系建设,基于 Spark、Hive 等组件构建高效稳定的离线与实时数据处理链路
链路治理与稳定性保障:负责特征工程及索引链路的治理与稳定性保障,推动平台规范化建设,保障大规模存储系统在高并发场景下的稳定运行,包括链路监控、容量规划及故障应急处理
跨团队协作:与算法、策略团队深度协作,推动特征体系与索引体系的持续迭代,支撑推荐、搜索等核心业务的效果优化

⭐最低要求

编程语言与基础:熟练掌握 Java 或 C++,具备扎实的数据结构与算法基础,有高并发、大规模分布式系统设计与开发经验
实时计算经验:熟悉实时计算框架(Flink / Spark Streaming),有实时特征平台或数据流水线开发经验
存储与索引能力:熟悉主流特征存储方案(Redis、HBase、RocksDB 等),对大规模存储系统的性能调优有实际经验
熟悉搜索索引系统原理,深入理解倒排索引、地理空间索引(LBS)等结构
大数据生态:熟悉大数据生态,能够独立使用 Spark、Hive 完成数据体系建设与链路调优
特征工程与系统优化:了解推荐系统基本原理,具备特征工程开发经验,能够独立完成特征抽取、加工与上线全流程
具备较强的系统性能分析与优化能力
复杂业务落地能力:对复杂业务逻辑(如多维度限购、营销标签体系、LBS 索引)的工程化落地有热情,具备将策略需求转化为高性能系统方案的能力
稳定性意识:具备较强的系统稳定性意识,有链路监控、容量规划及故障应急处理经验

👍优先资格

存储与索引能力:有内存数据库或自研索引引擎开发经验者优先
向量检索技术:了解向量检索相关技术(Faiss、HNSW 等),有向量引擎开发或向量召回系统建设经验者优先
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