网易
资深平台开发工程师
资深平台开发工程师
发布于 24 天前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
性能优化
高可用架构
AI工程
DTS
数据库中间件
Shardingsphere
Canal
AI 估算 · 35k–55k
资深技术岗，要求高可用架构与AI工程能力，技能门槛高，市场竞争力强，薪资位于行业前列。
职位详情
关于这个职位
这是一个资深平台开发工程师职位，主要负责高可用、高可扩展的数据传输服务（DTS）平台和数据库中间件平台的架构设计、核心开发与性能优化
你需要深入解决生产环境中的复杂技术问题，保障平台服务的稳定性和数据一致性，并与DBA、运维及业务研发团队紧密协作，结合AI能力推动数据库团队在开发提效、服务治理等场景的能力升级
最低要求
年及以上 Java 后端开发经验，至少 2年专注于 数据平台、DTS、数据库中间件或相关基础设施 的研发工作
具备较强的 AI 工程意识，熟悉 AI Coding 工具使用，了解大模型应用、工具调用、工作流编排等基本方法，并能结合中间件场景推动效率提升或能力创新
拥有 DTS（如 Canal、finkCDC、DataX 等）或数据库中间件（如 ShardingSphere、MyCAT、Vitess 等） 的实际开发或深度定制经验
工作职责
平台设计与开发： 负责高可用、高可扩展的 DTS（数据传输服务）平台 的架构设计、核心模块开发与持续迭代
负责数据库中间件平台（如分库分表、读写分离、数据库代理等）的研发、功能增强与性能优化
技术攻坚与稳定性保障： 深入分析和解决 DTS 及数据库中间件平台在生产环境中遇到的复杂技术问题和性能瓶颈
设计和实施系统高可用、容灾和数据一致性方案，保障平台服务 SLA
协作与赋能： 与 DBA、运维及业务研发团队紧密合作，理解需求，提供稳定、易用的数据平台服务
结合 AI 研发方式和智能化能力，推动数据库团队在开发提效、服务治理、故障排查、运维运营等场景的能力升级
AI 洞察
优缺点分析
- 技术平台前沿：专注于DTS和数据库中间件，是数据基础设施的核心领域，技术栈具有深度和挑战性，能积累稀缺的架构经验
- 大厂平台优势：网易作为已上市的互联网巨头，提供稳定的职业环境、丰富的技术资源和行业影响力，背书效应强
- 结合AI创新：职位明确要求结合AI能力推动效率提升，有机会接触和实践AI工程化，技术视野更开阔，符合技术发展趋势
- 内部协作广泛：需要与DBA、运维、业务研发等多团队紧密合作，能锻炼跨团队沟通和协同能力，理解完整的技术业务链路
- 技术复杂度高：需要深入解决生产环境中的复杂技术问题和性能瓶颈，对问题排查、系统设计和稳定性保障能力要求极高
- 责任与压力大：负责高可用平台的设计与保障，直接关系到公司数据服务的SLA，工作责任重，可能面临较大的线上压力
- 技能要求复合：不仅需要深厚的Java和中间件技术，还需具备AI工程意识，学习曲线陡峭，需要持续跟进多个技术领域
- 适合拥有3年以上Java后端开发经验，并专注于数据平台或中间件领域，对高可用架构和AI工程化有浓厚兴趣，追求技术深度和稳定大厂平台的资深工程师
角色解读
- 技术深度上，可以从资深工程师向架构师或技术专家发展，专注于更复杂的数据平台架构和前沿技术（如AI与数据平台的结合）
- 职业广度上，有机会向技术管理（如技术经理）或产品技术融合（如技术产品经理）方向发展，负责更大范围的技术规划与团队赋能
- 行业影响力上，在网易这样的大厂积累的经验和项目背书，有助于未来在数据基础设施领域成为行业内的资深人才或创业者
- 负责设计和开发高可用、高可扩展的数据传输服务（DTS）平台，包括架构设计、核心模块开发与持续迭代
- 研发和优化数据库中间件平台，如分库分表、读写分离、数据库代理等，并进行功能增强与性能调优
- 深入分析和解决生产环境中DTS及数据库中间件遇到的复杂技术问题和性能瓶颈，保障平台服务的稳定性和数据一致性
- 与DBA、运维及业务研发团队协作，提供稳定易用的数据平台服务，并结合AI能力推动团队在开发提效、服务治理等场景的能力升级
- 扎实的Java后端开发经验，至少3年以上，并至少有2年专注于数据平台、DTS或数据库中间件等基础设施的研发
- 熟悉DTS工具（如Canal、DataX）或数据库中间件（如ShardingSphere、MyCAT）的实际开发或深度定制经验
- 具备较强的AI工程意识，熟悉AI Coding工具，了解大模型应用、工具调用和工作流编排，并能结合中间件场景推动效率创新
- 拥有高可用架构设计、性能优化、容灾和数据一致性方案设计与实施的能力，以保障平台服务SLA
申请策略
- 了解网易在数据基础设施和AI领域的业务布局与技术方向，在面试中表达你对公司技术战略的认同和加入后的贡献设想
- 由于职位强调协作，在申请和面试过程中注意展现你的沟通能力和团队合作精神，准备跨团队协作的具体事例
- 重点突出在数据平台、DTS或数据库中间件领域的项目经验，详细描述你负责的架构设计、核心开发与性能优化成果
- 量化展示你在解决生产环境复杂技术问题、保障系统高可用和SLA方面的具体案例，如故障恢复时间、性能提升百分比等
- 明确列出你熟悉的DTS工具（Canal、DataX）或数据库中间件（ShardingSphere、MyCAT）以及相关的深度定制或开发经验
- 在技能部分强调你的AI工程意识，列举你使用过的AI Coding工具或了解的大模型应用、工作流编排相关知识
- 如果对AI工程实践不够熟悉，可以提前学习主流AI Coding工具（如GitHub Copilot）的使用，并了解大模型在研发提效场景的应用案例
- 深入复习高可用架构、容灾方案和数据一致性（如分布式事务）的核心原理，准备好在面试中讨论你的设计思路和实战经验
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策、行动过程和量化成果
- 对于架构设计问题，可以从需求分析、设计原则（如高可用、可扩展性）、技术选型、核心模块设计、容错与监控等方面分层阐述
- 对于协作类问题，强调以业务目标为导向，主动沟通、寻求共识、推动落地的过程，并展示你从中学到的经验
- 请详细介绍一个你负责过的DTS或数据库中间件项目，你在其中承担的角色、遇到的挑战以及如何解决的？
- 当生产环境的DTS平台出现数据同步延迟或数据不一致时，你的排查思路和解决步骤是什么？
- 如何设计一个高可用、可扩展的数据库中间件架构？请考虑分库分表、读写分离等场景
- 你如何理解AI工程化？请举例说明你如何利用AI工具或大模型来提升中间件研发或运维的效率？
- 在与DBA、运维和业务研发团队协作过程中，如果出现需求冲突或技术方案分歧，你会如何处理？
匹配度报告
78
综合匹配度
网易大厂资深技术岗，专注前沿数据平台与AI工程，薪资竞争力强，成长空间大，WLB信息未明。
适合人群
最适合追求技术深度成长、渴望在数据基础设施和AI结合领域深耕，对薪资和稳定性有较高要求，能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
薪资预计位于行业前列，公司为上市巨头，稳定性高，但具体福利未在JD中披露。
薪资信号偏高 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
技术栈聚焦前沿的数据平台和AI工程，提供深度技术挑战和明确的内部协作与赋能机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、DTS、数据库中间件、ShardingSphere、Canal、DataX、MyCAT、Vitess、AI、大模型
成长机会能力升级
业务类型cost_center
工作生活匹配
60中等
工作地点在杭州，未明确办公模式与WLB政策，基于岗位技术复杂度，可能面临一定工作强度。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
工作在数据基础设施核心领域，支撑公司业务运行，技术本身具有重要价值，但社会直接影响力有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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