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后端开发工程师(J39596)
后端开发工程师(J39596)
发布于 9 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Influxdb
Jvm调优
Mybatis
Springcloud
推荐算法
高并发
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
TV/OTT后端开发，推荐+账户+AIoT+合规全模块，高并发硬指标，双城市布局需确认
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
4.2万
比后端开发中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招 · 其中后端开发 3 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 后端开发 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向智能电视/OTT业务做后端开发，覆盖推荐系统、跨设备账户同步、AIoT设备集成与系统安全性能优化，技术栈为Java/Python + Flink/Kafka/Redis + SpringCloud
要求5年以上后端经验，适合有大屏或高并发分布式系统经验的工程师
最低要求
专业背景：本科及以上学历，计算机、通信或电子信息工程专业，5年以上Java/Python后端开发经验（电视/OTT领域≥2年）
精通SpringBoot/MyBatis，熟悉推荐算法（如ALS、DeepFM）及实时计算框架（Flink）
掌握分布式系统设计（CAP理论），熟练使用Redis集群、Kafka消息队列，具备高并发（QPS≥10万）实战经验
熟悉Linux系统及Shell脚本，能快速定位线上问题（如CPU飙高、慢查询）
工作职责
智能推荐系统开发：搭建基于用户行为（观看历史、点击率等）的推荐引擎，优化协同过滤、深度学习算法，提升影视/应用推送精准度
设计实时数据处理管道（Flink/Kafka），实现用户画像动态更新，支持千万级终端个性化推荐请求
多设备账户系统开发：开发分布式用户账户服务（SpringCloud），实现播放历史、收藏夹等数据的跨设备同步，保障数据一致性
优化存储架构，支持高并发读写，降低同步延迟至500ms内
AIoT设备集成与数据开发：构建设备接入中间件，实现与追觅智能家居的数据互通，开发统一控制AP
设计时序数据库（InfluxDB）存储方案，支持设备状态实时监控与异常预警（如电视与IoT设备联动故障检测）
系统安全与性能优化：实施广电合规方案（如敏感词过滤、支付入口隔离），通过自动化扫描（SonarQube）确保代码安全
主导JVM调优与SQL索引优化，解决大屏应用内存泄漏问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务覆盖推荐、账户、AIoT、合规四大模块，技术面宽且贴近业务核心
- 千万级终端的高并发场景训练价值高，履历含金量足
- 电视+智能家居联动的业务形态在行业内有差异化
- 广电合规与硬件联动需求带来额外复杂度，需求边界容易扩张
- 双城市布局可能涉及工作城市的不确定性，需投递前确认
- 适合有电视/OTT或高并发后端经验、对推荐系统与IoT数据链路感兴趣、希望拓宽技术面的资深Java/Python工程师
缺点 / 挑战
- ms同步延迟、QPS十万级等硬指标性能压力大
角色解读
- 可以沿资深后端→系统架构师方向发展，主导千万级终端的推荐与账户体系
- 推荐系统与AIoT数据链路的复合经验，也可向广告/增长方向或IoT平台架构师转型
- 你负责智能电视/OTT业务的后端体系：搭建推荐引擎与实时数据处理管道、开发跨设备账户同步服务、构建AIoT设备接入中间件，并负责广电合规、JVM调优等安全与性能工作
- 精通SpringBoot/MyBatis与Java/Python，熟悉ALS、DeepFM等推荐算法和Flink实时计算
- 掌握分布式设计（CAP）、Redis集群与Kafka，有QPS十万级高并发实战经验
- 需要Linux与Shell功底，能快速定位CPU飙高、慢查询等线上问题，电视/OTT领域经验至少两年
申请策略
- 投递前确认工作城市（青岛或深圳）及所属团队
- 了解该公司电视/大屏业务与智能家居产品线的联动场景，面试时主动讨论AIoT集成的技术方案
- 重点写高并发实战数据（QPS、延迟指标）与线上问题定位案例
- 突出推荐系统或实时计算（Flink/Kafka）的项目经验
- 有大屏/OTT/IoT平台经验的要明确写出业务背景与规模
- 复习CAP、分布式一致性方案与Redis集群架构，准备高并发场景的架构案例
- 了解ALS、DeepFM等推荐算法的工程化落地
- 梳理JVM调优与慢查询优化的方法论与量化结果
面试指南
- 架构类问题先讲需求与约束（并发量、延迟、一致性），再分层给出方案与权衡
- 排查类问题按现象→监控定位→根因→修复→预防的结构讲
- 合规类问题结合具体业务流与隔离设计回答
- 如何设计支撑千万级终端个性化推荐请求的架构？
- 跨设备数据同步如何保障一致性？延迟500ms内怎么实现？
- Flink/Kafka实时管道中用户画像如何动态更新？
- 线上CPU飙高或慢查询你会怎么排查？
- 广电合规（敏感词过滤、支付隔离）在系统层面如何落地？
职位点评
薪资福利70
成长发展78
工作生活55
使命价值58
薪资福利
70中等
JD未披露薪资与福利，但5年以上高并发后端门槛不低，深圳岗位市场价中上，青岛略低，具体待遇需面谈确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.5万/月）
成长发展
78中等
推荐系统、实时计算与AIoT数据链路的复合场景对后端工程师成长价值高，千万级终端的体量训练稀缺。
技术前沿主流现代技术
技术栈Flink、Kafka、Redis、SpringCloud、InfluxDB、推荐算法、DeepFM
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与作息安排，高并发线上系统涉及值班与应急响应的可能，弹性程度未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
58较低
智能电视/OTT属于稳定成熟行业，AIoT联动有一定创新空间，但岗位偏业务支撑与体验优化，社会意义感一般。
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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