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Senior Software Engineer, Backend
Senior Software Engineer, Backend
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
Toronto, Canada (Hybrid)
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
学历未注明
软件工程
分布式系统
可观测性
微服务
系统架构
AI辅助开发
gRPC
RESTful API
薪资面议
暂无薪资依据说明。
职位详情
关于这个职位
这是一个高级后端软件工程师职位，你将加入Tubi的核心体验后端团队，负责构建高性能、安全且可扩展的系统，以支持公司的流媒体业务
你的主要工作包括使用Elixir设计和实现后端服务，在Kubernetes中架构和演进微服务与分布式系统，并探索将AI工具集成到开发流程中，以提升效率和自动化水平
这是一个混合办公职位，每周需要到多伦多办公室工作三天
最低要求
拥有Elixir经验，或具备其他后端或函数式编程语言的深厚背景
熟悉gRPC/Protocol Buffers、RESTful API设计、Kubernetes和可观测性解决方案
具备设计具有清晰API和模块化组件的分布式系统的经验
拥有系统设计和架构技能，并强调可靠性和性能
拥有软件系统持续交付的经验
工作职责
使用Elixir设计和实现高性能的后端服务
在Kubernetes中架构和演进微服务与分布式系统
针对规模、弹性、可观测性和安全性优化系统
与跨职能团队合作，为复杂问题提供务实的解决方案
探索AI辅助开发工具（如Claude Code, Cursor）并将其集成到日常工作流程中
跨越服务边界工作，负责关键的架构/服务设计，并帮助演进Tubi的后端系统
探索AI如何协助系统设计、性能调优和异常检测
为使用AI改进日常开发者工作流程的内部工具和平台做出贡献
优先资格
具备Rust编程经验
拥有在生产环境中广泛使用Elixir的经验
熟悉Pingora或Nginx
拥有Kubernetes的实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：使用Elixir和Kubernetes等现代技术，并深度整合AI开发实践，能极大提升个人技术竞争力
- 公司背景与福利：作为Fox Corporation的一部分，提供有竞争力的薪酬、灵活休假政策、丰厚的育儿假和健康福利
- 明确的AI导向：公司将AI驱动开发作为核心实践，为工程师提供了探索和塑造未来工作方式的独特机会
- 技术深度与广度：需要同时精通Elixir、分布式系统、云原生技术，并快速掌握AI工具的应用，学习曲线陡峭
- 混合办公模式：虽然灵活，但每周需固定三天到办公室，对通勤有一定要求
- 这个职位适合拥有丰富后端开发经验、对构建高可用性大规模系统充满热情，并且对探索AI如何变革软件开发流程抱有强烈好奇心和实践精神的高级软件工程师
缺点 / 挑战
- 平台规模与挑战：服务于拥有超1亿月活用户的流媒体平台，有机会处理超级碗级别的极端流量，是宝贵的实战经验
- 高要求与责任：作为高级工程师，需要负责关键系统的架构设计，确保其在高并发场景下的稳定性和性能，压力较大
角色解读
- 在这个岗位上，你可以从高级后端工程师成长为系统架构师，负责更复杂、更大规模的平台架构决策
- 专注于AI与软件工程的结合，可以让你成为AI赋能开发实践领域的专家
- 在Fox Corporation旗下的Tubi工作，也为你在大型媒体科技公司的职业发展提供了广阔的平台和机会
- 你将负责设计和实现支撑Tubi流媒体平台的高性能后端服务，主要使用Elixir语言
- 你的工作重点是构建和演进基于Kubernetes的微服务与分布式系统，确保其可扩展性、弹性和安全性
- 此外，你将积极探索并实践AI驱动的开发，利用AI工具来加速编码、优化系统性能并改进开发者体验
- 核心技能包括精通Elixir或具备其他函数式/后端语言的深厚功底，以及设计和实现分布式系统的能力
- 你需要熟悉现代后端技术栈，如gRPC、RESTful API、Kubernetes和可观测性工具
- 扎实的系统架构设计能力，以及对可靠性、性能和安全性的深刻理解也是必需的
申请策略
- 深入研究Tubi的业务和产品，了解其作为免费流媒体服务的市场定位和用户规模，在面试中展现出你对公司业务的兴趣和理解
- 仔细阅读职位描述中的“AI Mandate”部分，准备阐述你对AI驱动开发的理解、看法以及你希望如何应用它
- 重点突出你在Elixir或其他函数式语言（如Erlang, Scala, Haskell）上的生产环境项目经验，特别是涉及高性能、高并发服务的案例
- 详细描述你设计、部署和运维基于Kubernetes的微服务或分布式系统的经历，强调你在解决可扩展性、弹性和监控方面的贡献
- 展示你在系统架构设计方面的能力，用具体项目说明你如何权衡并实现可靠性、性能和安全性目标
- 如果有任何使用AI辅助编程工具（如GitHub Copilot, Cursor）或参与AI相关项目（如性能调优、异常检测）的经验，务必单独列出
- 如果对Elixir不熟，可快速学习其核心概念和OTP框架，并通过一个小型项目实践
- 同时，巩固分布式系统基础知识（如CAP定理、一致性模型）
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织答案，确保回答具体、有数据或事实支撑
- 重点突出你的个人贡献和技术决策背后的思考
- 对于系统设计或架构问题，可以先澄清需求和约束，然后自上而下地阐述你的设计，包括组件划分、数据流、技术选型理由、潜在的瓶颈及应对方案
- 对于观点类问题（如AI工具），可以先表明你的基本立场，然后结合亲身经历阐述利弊，最后落脚到如何在团队中负责任地推广和使用这类工具
- 请描述你过去设计或参与过的一个最复杂的分布式系统，你遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 你如何评估和保证一个微服务架构的可靠性和性能？请结合具体指标或工具谈谈
- 请分享一个你使用Elixir（或类似函数式语言）解决实际问题的具体例子
- 你如何看待AI辅助编程工具？请分享你使用它们的经验，以及你认为它们对代码质量、开发效率的影响
职位点评
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