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Software Engineer III
Software Engineer III
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
A/B测试
分布式后端
微服务架构
机器学习工程化
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
技术栈前沿、全球化协作平台，侧重数据工程与算法落地，WLB中等，发展性动机突出。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
24 个在招 · 其中后端开发 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建下一代生命周期管理实验与分析平台，为多款游戏提供实时数据分析与实验服务
需将统计学方法与机器学习算法转化为可扩展的平台服务，开发低延迟API、微服务及上下文分析系统，并与数据科学团队紧密合作实现模型落地
最低要求
计算机科学、电气工程或相关领域的硕士学位或同等学历
年以上软件开发经验，专注于数据密集型系统、分布式后端服务或平台API的开发
具备与数据科学、数据分析或机器学习团队协作的经验，能够将分析模型或算法投入生产环境
扎实掌握A/B测试、假设检验和核心统计机制的概念，必须具备机器学习经验
精通Python及至少一种编译型语言（如Java、Go或Scala），并具备高级SQL技能
熟悉分布式数据框架（如Spark或Trino）及现代Lakehouse/数据仓库解决方案（如Snowflake、Databricks或Redshift）
熟悉云服务（首选AWS）、容器化技术（Docker/Kubernetes）及流水线工作流编排器（如Airflow）
具备出色的跨职能协作与沟通能力，能够适应全球/跨时区工作环境
具备英语沟通能力，能参与国际会议、与全球团队协作，并用英语撰写清晰专业的文档
工作职责
构建配置仪表盘，赋能游戏工作室团队独立启动和评估实验
开发和维护低延迟API与微服务，用于大规模实时实验分配和玩家定向
开发上下文分析系统（批处理和实时处理管道），监控关键指标、检测异常并预测未来结果
与DS、DA和DE团队紧密合作，将统计或机器学习方法平台化、打包并自动化
标准化不同游戏作品的行为事件模式、配置模型和元数据契约
通过提供玩家内容参与度的深度数据洞察，推广LCM平台的价值
优先资格
游戏行业经验或熟悉游戏遥测数据者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托EA全球顶级游戏IP，接触海量真实玩家数据与高并发业务场景
- 技术栈前沿且完整，涵盖云原生、大数据平台与机器学习工程化
- 国际化团队环境，英语能力与跨文化协作经验显著提升
- 跨时区协作对沟通效率与项目管理能力要求严格
- 游戏行业数据敏感度高，需确保系统稳定性与数据准确性
- 适合热爱数据驱动决策、具备扎实后端与数据平台开发经验，且能适应国际化协作节奏的技术工程师
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾软件工程严谨性与数据科学的灵活性，调试与优化复杂实验系统的难度较高
角色解读
- 可向资深数据平台架构师或技术专家方向发展，深耕高并发实时计算与大规模实验系统
- 也可转向数据工程负责人或技术管理岗，主导企业级数据分析基础设施的规划与演进
- 负责搭建游戏业务的数据实验与分析平台，将复杂的统计与机器学习算法转化为稳定可用的API和微服务
- 开发实时数据处理管道与配置仪表盘，支撑全球游戏工作室进行A/B测试与玩家行为分析
- 与数据科学团队深度协作，推动算法模型的工程化落地与自动化部署
- 熟练掌握Python及至少一门编译型语言，具备高级SQL与分布式数据处理能力
- 深入理解A/B测试、假设检验等统计学原理及机器学习基础
- 熟悉云原生架构（AWS、Docker/K8s）与数据仓库/湖仓一体方案
- 具备优秀的跨时区沟通与英文文档撰写能力
申请策略
- 提前了解EA旗下热门游戏的数据分析需求，准备针对游戏遥测数据的系统设计思路
- 面试时重点展现工程化思维与数据敏感度的结合，体现对平台可复用性与扩展性的考量
- 突出分布式后端开发与数据密集型系统的实战项目，量化系统吞吐量、延迟优化或实验平台覆盖范围
- 强调与数据科学/算法团队的协作成果，展示模型工程化落地经验
- 详细列出Python、SQL、云原生工具链的熟练程度
- 强化A/B测试设计与因果推断的实际应用案例，补充机器学习模型部署与监控知识
- 提升大型分布式系统性能调优与故障排查能力
- 加强英文技术文档撰写与跨团队汇报技巧
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点说明背景目标、技术选型依据、实施难点与解决方案、最终业务收益
- 对于系统设计题，先厘清核心指标（QPS、延迟、一致性），再分层阐述接口、存储、计算与调度模块
- 强调权衡取舍与迭代优化过程
- 请分享一个你将机器学习模型从实验环境部署到生产环境的完整案例
- 如何设计并维护一个支持高并发A/B测试的实验分配系统？
- 在分布式数据处理中遇到数据倾斜或延迟问题时，你是如何定位和解决的？
- 如何保证实验平台配置变更时的数据一致性与向后兼容性？
- 复习分布式系统核心概念与大数据组件原理
职位点评
薪资福利78
成长发展85
工作生活65
使命价值72
薪资福利
78中等
薪资处于上海科技行业市场中上水平，配合上市公司完善的福利体系与带薪休假，整体薪酬竞争力较强。
薪资信号市场水准 (3.5千–6.5万/月)
福利待遇医疗覆盖、心理健康支持、退休储蓄计划、带薪年假、家庭假、免费游戏
成长发展
85较高
岗位深度融合软件工程与数据科学，接触前沿实验分析与云原生技术栈，内部培训与全球化协作机制助力技术视野拓展。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、Spark、Trino、Snowflake、Databricks、AWS、Kubernetes、Airflow
成长机会领导力激发潜力、学习与探索空间、职业发展机会
业务类型profit_center
工作生活
65中等
虽未明确标注弹性工作制，但公司强调全面健康支持与工作生活平衡，跨国协作可能带来一定时差压力，整体WLB中等偏上。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡支持工作与生活的平衡
使命价值
72中等
直接服务于全球知名游戏IP的玩家体验优化，通过数据洞察推动内容创新，具有明确的商业价值与用户影响力。
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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