高级/资深Java开发工程师（推荐排序算法方向）(MJ035389)

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：成为推荐系统工程专家，深耕排序引擎性能优化与架构设计
• 广度拓展：向算法方向延伸，掌握模型训练与特征工程，发展为算法工程复合型人才
• 管理潜力：未来可带领小团队负责子方向，或转向技术经理岗位
• 负责酒店列表页、推荐位等核心场景的排序服务架构设计与演进，确保高并发低延迟
• 参与召回、粗排、精排、重排全链路优化，与算法团队协作将DNN模型部署上线
• 建设A/B实验平台和动态配置体系，保障策略快速迭代与安全回滚
• 主导系统可观测性、容量规划及线上问题排查，提升服务稳定性
• 精通Java及JVM调优，熟悉Spring Boot及RPC框架（Netty/Dubbo），具备高并发在线服务实战经验
• 深入理解推荐系统架构（召回-粗排-精排-重排），掌握特征工程链路（Flink/Kafka/Hive/Spark）
• 熟悉在线推理工程化方案，能与算法同学高效协作，了解DNN模型部署
• 具备良好的工程素养和业务敏感度，能独立完成需求拆解与方案设计

申请策略

• 在简历中强调“Owner意识”，体现独立负责模块或项目的经历
• 面试前了解携程酒店业务特点，思考推荐排序如何提升用户体验和订单转化
• 突出Java高并发项目经验，特别是QPS≥1w、P99延迟优化的实战案例
• 强调对推荐系统架构的理解，包括召回、排序、特征工程等环节的参与经历
• 如有算法模型部署或特征工程相关经验，务必详细描述
• 展示业务敏感度：如何通过工程优化提升业务指标（如CTR、转化率）
• 补充学习Flink实时特征开发，独立完成简单的曝光归因Job
• 了解LR/XGBoost/DNN排序模型基本原理和训练流程，掌握特征重要性分析

面试指南

• 针对架构设计题：先明确业务场景和需求，再分层阐述技术选型（如RPC框架、缓存、数据库），最后突出性能指标和优化成果
• 针对系统理解题：从链路各环节职责入手，结合具体优化案例（如减少特征读取延迟、模型量化），体现工程实践
• 针对开放性问题：展示系统性思维，考虑可扩展性、可维护性和监控告警，并主动提及你学到的教训
• 请详细描述你负责过的一个高并发在线服务，包括架构设计、性能优化和稳定性保障
• 解释推荐系统的召回、粗排、精排、重排各环节职责，并举例说明如何优化
• 如何设计一个A/B实验平台？如何保证实验的统计可信度和快速回滚？
• DNN模型在线推理时，如何降低P99延迟？你会考虑哪些优化点？
• 特征工程中实时特征与离线特征如何协同？数据一致性如何保证？