格步
Lead Software Engineer, Backend
Lead Software Engineer, Backend
发布于 6 个月前基层主管/组长
Petaling Jaya, Malaysia
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
欺诈检测
系统设计
Ai/Llm应用
GO
薪资面议
暂无薪资依据说明。
职位详情
关于这个职位
这是一个后端软件工程领导岗位，你将加入GrabDefence团队，负责构建和扩展企业级反欺诈技术平台
你将主导后端服务的设计与实现，管理从数据库到API的全产品生命周期，并有机会应用AI技术解决复杂的平台挑战
这是一个在快速发展的B2B技术领域，从战略到执行全程参与的高影响力角色
最低要求
拥有计算机科学、软件工程或相关技术领域的学士学位，或具备同等实践经验
拥有推动复杂技术项目的经验
拥有5年以上后端软件开发的职业经验
精通至少一种现代编程语言，如Go、Java、C++
拥有RDBMS（MySQL、PostgreSQL）、云服务（AWS、GCP）和基础设施即代码（Terraform、AWS CloudFormation）的经验
在数据结构、算法和系统设计原理方面有扎实的基础
拥有使用AI工具和最新技术来提高生产力、改进工作流程和贡献新想法的经验
工作职责
你将负责一系列广泛且引人入胜的问题领域，涵盖整个产品生命周期管理，包括前端开发、数据库设计与管理、数据可视化、构建API和CI/CD管理等
你将设计、实施和管理影响数百万用户的Web应用程序和后台服务
体验使用最先进Web技术的交付文化
在一个热衷于知识共享和代码审查的环境中成长
采用软件工程最佳实践，通过代码审查、测试、追踪、日志记录等工具来保证代码质量
优先资格
在欺诈保护领域有专业知识，拥有构建欺诈检测、风险评估系统的经验
拥有正式或非正式的技术领导经验
对应用现代AI技术（如LLMs、向量数据库或AI代理框架）作为工具解决复杂平台挑战表现出兴趣
拥有CI/CD工具（如Jenkins、Maven、GitLab）的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入东南亚领先超级应用Grab的新兴B2B业务线（GrabDefence），处于业务从0到1的早期阶段，影响力大
- 有机会接触并应用最前沿的AI技术（AML、eKYC等解决方案）解决真实世界的复杂问题
- 公司提供全面的福利和注重工程师成长的文化（代码审查、知识分享）
- 需要快速理解复杂的反欺诈业务领域，并将AI技术有效落地
- 团队分布在不同地区（向美国经理汇报），可能涉及跨时区协作
- 此职位适合拥有丰富后端经验、渴望在快速发展的金融科技/反欺诈领域担任技术领导角色，并对应用AI解决实际问题充满热情的高级软件工程师
缺点 / 挑战
- 作为新团队的核心技术领导，需要承担从技术架构到项目交付的广泛责任，工作强度和压力可能较大
角色解读
- 此岗位提供了从资深工程师向技术领导角色发展的明确路径
- 你可以深入成为反欺诈和金融科技领域的专家，或向更广泛的技术管理（如工程经理）方向发展
- 参与前沿AI产品的发布也为未来在AI工程或产品技术领导岗位发展奠定了基础
- 作为后端技术负责人，你将负责设计、构建和维护支撑GrabDefence反欺诈平台的核心后端服务和系统
- 这包括从数据库架构、API设计到CI/CD流程的全栈技术决策
- 你将领导技术项目，并应用AI技术来增强平台能力
- 你需要具备扎实的后端开发经验（5年以上），精通如Go/Java等语言，并熟悉云原生架构（AWS/GCP）、数据库（MySQL/PostgreSQL）和基础设施即代码（Terraform）
- 此外，领导复杂项目的能力和对AI技术（如LLMs）的应用兴趣至关重要
申请策略
- 深入了解GrabDefence的业务目标（为企业提供反欺诈解决方案），并在申请材料或面试中表达你对其愿景的认同
- 研究Grab的工程文化和技术博客，了解其技术栈和最佳实践
- 准备好讨论你过去在技术领导、跨团队协作和推动技术决策方面的具体例子
- 重点突出你主导或深度参与过的复杂、高可用性后端系统的设计与实现项目
- 量化你的影响，例如处理的流量规模、系统性能提升或成本优化
- 详细描述你在云服务（AWS/GCP）、数据库设计和CI/CD自动化方面的实践经验
- 如果对反欺诈领域不熟悉，可以提前学习该领域的基础知识（如欺诈模式、风险指标）
- 加强对现代AI工具链（如LangChain、向量数据库）的理解，并思考如何将其应用于系统设计中
面试指南
- 对于技术问题，采用结构化的回答方式：先澄清需求和约束，然后提出高层架构，再深入关键组件的设计，最后讨论权衡（如一致性 vs. 可用性、开发速度 vs. 系统稳健性）
- 对于行为问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织你的回答，并强调你的个人贡献和学到的经验
- 请描述一个你设计或重构过的复杂后端系统的架构，并解释你做出的关键设计决策及其权衡
- 你如何确保你负责的服务的可扩展性和高可用性？请结合具体技术（如负载均衡、数据库分片、缓存策略）来谈
- 请分享一个你使用AI工具或技术（不限于LLM）来改进开发流程或产品功能的经验
- 描述一次你领导或推动一个技术项目从概念到交付的经历
- 你遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 如果让你为我们的反欺诈平台设计一个实时交易风险评估API，你会考虑哪些关键组件和技术选型？
职位点评
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