快手
Java开发实习生（营销技术）-【电商】
Java开发实习生（营销技术）-【电商】
发布于 1 小时前实习/见习
实习生仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
分布式系统
消息队列
电商营销
高并发
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大厂核心业务实习岗，AI与高并发技术栈前沿，侧重技能成长与实战积累
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6.0千
比后端开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2910 个在招 · 其中后端开发 33 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
负责快手电商营销平台后端研发与架构优化，涵盖优惠券、价格计算及高并发场景性能保障
参与营销数据链路建设与AI应用探索，协同产品与算法团队完成需求设计与迭代，持续提升系统稳定性与交付质量
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程及相关专业优先
熟悉 Java，具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络及数据库基础
理解面向对象设计思想，具备良好的编码习惯
了解 Spring、Spring Boot 等常用开发框架
熟悉 MySQL、Redis、消息队列等常用组件的基本原理与使用场景，对分布式系统、高并发处理和性能优化有兴趣
具备良好的逻辑思维、学习能力和问题分析能力，做事认真负责，能够主动沟通并与团队协作推进任务
工作职责
参与快手电商营销平台的后端研发，围绕优惠券、价格计算、营销补贴、预算管理等核心场景，建设高效、稳定、可扩展的平台能力，支撑业务增长
参与营销系统架构优化与性能提升，解决高并发场景下的服务性能、数据一致性与系统稳定性问题，保障日常业务及双11等大促活动平稳运行
参与营销数据链路建设，完善预算消耗、优惠核销与补贴效果等数据的采集、处理和查询能力，提升数据准确性与问题定位效率
参与 AI 在营销业务和研发流程中的应用探索，包括智能发券、智能补贴、营销 Agent、智能问答与自动化巡检等
与产品、运营、算法及上下游研发团队协作，完成需求分析、方案设计、开发测试和上线迭代，持续提升交付效率与工程质量
优先资格
有实际项目、开源贡献或互联网公司实习经历者优先
有电商营销相关实践，或大模型应用、Agent 开发、AI 研发提效实践者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托快手头部电商平台，直接接触百万级并发与复杂营销业务场景
- 深度参与AI Agent与大模型在真实业务流中的落地，技术视野前沿
- 拥有完善的导师带教体系与大厂规范的研发流程，利于工程素养养成
- 大促节点（如双11）需应对极端流量冲击，系统可用性要求极高，容错率低
- 营销补贴与预算核算逻辑复杂，需快速消化业务规则
- 技术栈迭代迅速，需持续跟进AI与云原生新技术并保持高强度学习
- 计算机相关专业在校生，对后端开发、高并发架构及AI应用落地有强烈兴趣，具备扎实基础、快速学习能力与抗压能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深入电商营销核心业务架构，成长为高级后端工程师或技术专家
- 向AI应用工程化、大数据处理或系统架构方向纵深发展
- 积累头部平台实战经验后，可向技术管理、业务架构师或AI研发负责人角色演进
- 负责快手电商营销平台后端功能开发与架构优化，保障高并发场景下的系统稳定性
- 搭建营销数据链路，实现预算消耗与优惠核销的数据采集与分析
- 探索AI技术在智能发券、Agent开发及研发提效中的业务落地
- 协同产品、算法及上下游团队完成需求迭代与工程交付
- 扎实的Java编程基础与Spring Boot等主流框架应用能力
- 熟悉MySQL、Redis及消息队列等中间件原理与调优
- 掌握数据结构、算法、操作系统及计算机网络底层知识
- 具备分布式系统设计思维、高并发处理经验及良好的跨团队协作沟通能力
申请策略
- 研究快手电商营销业务模式，准备1-2个与交易/营销相关的系统设计案例
- 面试前系统复习操作系统、网络协议与数据库底层原理，避免仅停留在API调用层面
- 突出Java项目经验，重点描述高并发处理、数据库优化或分布式组件使用细节与量化结果
- 展示开源贡献、技术竞赛获奖或过往互联网实习成果
- 如有AI Agent开发、LLM应用或大模型微调经验务必前置并附链接
- 强化Spring Cloud微服务治理与限流降级策略知识
- 深入理解Redis缓存一致性方案与MQ消息可靠性投递机制
- 提前熟悉LangChain或主流LLM应用开发框架，了解Prompt工程与RAG基础
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述背景、任务、行动与结果
- 技术类问题先阐明约束条件与业务目标，再分步骤讲解方案选型、权衡取舍与压测验证过程
- 涉及AI类问题可结合具体场景说明技术可行性、数据准备难点与落地ROI
- 请介绍一个你处理过高并发或性能优化的项目，遇到了什么瓶颈？如何定位与解决的？
- Redis和MySQL如何保证数据一致性？在实际项目中踩过哪些坑？
- 如果让你从零设计一个优惠券发放与核销系统，需要考虑哪些核心要素与边界条件？
- 你对AI Agent在研发提效或营销业务中的应用有哪些具体设想？
- 线上出现接口延迟飙升或数据不一致时，你的标准排查流程是什么？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
实习岗位薪资以市场津贴为主，虽非高薪但提供头部平台背书与规范培养体系，福利条款未在JD中明确披露。
薪资信号未披露（AI估算：4.5–6.5千/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合AI前沿技术与电商核心业务，技术栈现代且实战性强，适合渴望快速积累大厂工程经验的开发者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring Boot、MySQL、Redis、消息队列、AI Agent、大模型
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂常规节奏，大促期间需保障系统稳定可能面临阶段性高强度工作，办公模式未在JD中明确说明。
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
60中等
聚焦电商营销商业化场景，直接助力平台收入增长与用户体验优化，社会价值体现于推动数字商业生态发展。
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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