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字节跳动
高级服务端开发工程师(实验平台)-Data
立即应聘

高级服务端开发工程师(实验平台)-Data

发布于 大约 10 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
大数据
GO
LLM
AIGC
ClickHouse
AB实验

AI 估算 · 30k–50k

北京一线大厂高级工程师,市场薪资水平较高,结合技术栈前沿,竞争力强。

职位详情

关于这个职位

作为字节跳动Data部门的高级服务端开发工程师,你将负责AB实验平台的核心架构设计与研发,这是一个支撑海量用户数据驱动决策的关键系统

工作内容包括高并发服务开发、实时计算、实验流量分发等,并探索AIGC与大数据结合的前沿应用
该职位对技术深度和广度要求较高,适合热爱挑战和创新的后端工程师

最低要求

熟悉Java/Go等语言,具备扎实的计算机基础和良好的系统设计能力

有AB实验平台、数据埋点平台、用户画像平台或类似数据产品的完整研发经验者优先,熟悉实验分桶算法、动态配置等核心原理
熟悉大数据生态,有Flink、Spark、ClickHouse、Doris/StarRocks、Kafka等组件的实际应用经验优先
有扎实的数理统计基础,理解假设检验、置信区间等AB实验常用统计概念优先
对AIGC与大模型落地有浓厚兴趣或实践经验,了解其在数据分析、智能交互等场景的应用
软性素质:积极乐观,责任心强,具备优秀的逻辑思维、沟通协作能力和技术前瞻性

工作职责

负责AB实验平台数据驱动型产品的服务端核心架构设计与研发,保障系统的高并发、高可用与低延迟

深入理解AB实验,主导实验流量分发、动态配置管理、实时指标计算、Ad Hoc查询等核心模块的技术方案设计与实现
负责平台能力的建设与演进,包括但不限于:实验可视化编辑与发布、多维度数据统计分析、智能实验决策与归因分析、与大模型结合的实验分析助手等功能
关注大数据与AIGC前沿技术,推动如基于LLM的实验报告生成、智能实验参数调优等创新应用在平台中的探索与落地

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动核心数据平台,技术氛围浓厚,能接触海量用户数据
  • 使用前沿技术栈(大数据+AIGC),学习成长空间大
  • 团队影响力广,所做产品直接支撑公司业务决策,成就感强
  • 涉及实时计算和复杂业务逻辑,对问题排查能力要求高
  • 大厂工作节奏快,需要快速学习新技术并落地

缺点 / 挑战

  • 系统高并发、高可用要求严格,技术挑战大,需要持续优化
  • 适合热爱技术、对数据驱动有强烈兴趣、愿意在高挑战环境中快速成长的高级后端工程师

角色解读

  • 深入AB实验领域,成为数据驱动决策的技术专家
  • 向技术架构师或技术Leader方向发展,负责更大规模的系统设计
  • 结合AIGC前沿技术,探索智能化数据分析新方向,拓宽技术视野
  • 负责AB实验平台服务端核心架构设计与研发,确保系统高并发、高可用与低延迟
  • 主导实验流量分发、动态配置管理、实时指标计算等核心模块的技术方案设计与实现
  • 推动平台能力演进,探索大模型在实验分析、报告生成等场景的创新应用
  • 扎实的Java/Go编程能力和系统设计能力,能应对高并发场景
  • 熟悉大数据生态组件如Flink、Spark、ClickHouse等,具备实际应用经验
  • 掌握AB实验相关原理和数理统计基础,理解假设检验、置信区间等概念
  • 对AIGC与大模型有浓厚兴趣,有落地经验者优先

申请策略

  • 准备好系统设计案例,特别是数据平台类的架构图和技术选型理由
  • 关注字节跳动Data部门的业务动态和技术博客,了解其技术方向和挑战
  • 突出AB实验平台或类似数据产品(如埋点平台、用户画像)的开发经验
  • 重点描述大数据组件(Flink、Spark、ClickHouse等)的实际使用案例和性能优化
  • 展示系统设计能力,例如高并发架构、数据一致性方案等
  • 如有AIGC或大模型相关项目经验,务必详细说明
  • 深入学习AB实验的统计原理,如假设检验、样本量计算等
  • 熟悉实时计算框架Flink/Spark的底层原理和调优方法

面试指南

  • 对于系统设计题,从架构分层(接入层、计算层、存储层)、数据流、一致性方案(如一致性哈希)、容错机制等方面展开
  • 对于统计相关问题,结合AB实验的具体场景,先说明基础原理,再通过实例推导,强调对业务的理解
  • 对于AIGC相关,可以提出基于LLM的自然语言查询、自动报告生成、参数推荐等思路
  • 如何设计一个高并发的AB实验流量分发系统,保证一致性和低延迟?
  • 实时指标计算如何保证结果的准确性和时效性?请结合Flink/Spark说明
  • AB实验的假设检验原理是什么?如何确定实验所需样本量?
  • 如何利用大模型优化实验分析流程?请给出一个具体方案
  • 如何解决实验分桶中的用户分组均匀性和长期留存问题?

匹配度报告

74
综合匹配度

字节跳动核心数据平台,前沿技术栈,高薪资高压力,发展空间大。

适合人群
适合追求技术成长和薪资回报、能接受高强度工作节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

字节跳动作为互联网大厂,薪资水平位于行业前列,福利完善(如五险一金、补充保险等),虽JD未明确,但可预期较高的经济回报。

薪资信号未披露(AI估算:30K-50K/月)

成长发展匹配

85较高

该职位涉及大数据和AIGC前沿技术,能够深入AB实验领域,技术成长空间极大,同时团队鼓励创新和探索。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Go、Flink、Spark、ClickHouse、Kafka、AIGC、LLM、AB实验
业务类型profit_center

工作生活匹配

60中等

北京现场办公,虽未明确加班情况,但互联网大厂节奏较快,通勤压力较大,WLB相对一般。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

AB实验平台属于数据驱动决策的核心基础设施,对业务价值显著,行业前景好,但社会影响力中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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