携程
后端开发工程师（特征平台）(MJ036312)
后端开发工程师（特征平台）(MJ036312)
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Spring Cloud
分布式系统
特征平台
AI 估算 · 25k–40k
携程作为上市公司，薪资水平在互联网行业中属于中上等，3-5年经验的Java后端工程师月薪通常在25-40K，年终奖约2个月。
职位详情
关于这个职位
作为携程特征平台的后端开发工程师，你将负责核心特征链路的开发与迭代，包括特征注册、治理、发布和在线服务，并参与配置化与AI Agent能力的建设
工作涉及多模态语料托管和GenAI场景试点，需要与算法、数据团队紧密协作，保障高并发服务的稳定性
该岗位适合对机器学习基础设施有热情、具备扎实Java功底和分布式系统经验的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业优先
–5年后端开发经验
精通Java，熟悉集合、并发、JVM基础
具备扎实的数据结构与算法功底
熟悉Spring Boot / Spring Cloud等主流框架
熟悉至少一种主流后端语言或技术栈的补充能力（如Go / Python / Scala等），能快速阅读与协作多语言系统
熟悉常见中间件与存储：MySQL、Redis、Kafka等
具备分布式系统、高可用设计与性能调优经验
具备良好的工程习惯：代码规范、单元/集成测试、CI/CD、Code Review
沟通协作清晰，能与算法、数据、业务研发高效对齐需求
工作职责
负责特征平台后端与近线/流式链路开发，参与特征平台的核心能力迭代
建设特征注册、治理、发布与在线服务全链路，缩短特征从开发到上线的迭代周期
参与配置化与AI Agent相关后端能力，提升特征开发自动化与平台效率
参与多模态语料托管及GenAI场景试点，对接流式编排与模型服务
支持业务接入与存量特征迁移，保障高并发特征服务的稳定性与可维护性
优先资格
有特征平台 / 推荐或广告特征工程相关经验
熟悉Flink / Spark等流批计算，理解一致性，PIT JOIN等概念
了解向量检索、embedding管道、RAG / GenAI数据链路，或有对接大模型推理服务经验
有DSL、配置驱动、工作流编排、Agent/工具调用类系统开发经验
有大规模数据迁移、A/B实验与线上稳定性保障经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为上市公司，平台稳定，技术栈主流，能积累大规模分布式系统经验
- 涉及特征平台和AI Agent等前沿领域，技术成长空间大
- 与算法、数据团队协作，能提升跨团队沟通和系统设计能力
- 需要快速学习新知识，如流式计算、GenAI，技术更新快
- 跨团队协作多，需要较强的沟通和需求对齐能力
缺点 / 挑战
- 高并发场景下对系统稳定性和性能要求高，工作压力可能较大
- 适合有3-5年Java后端经验，对机器学习基础设施和平台开发有热情，愿意在技术深度和广度上不断挑战的工程师
角色解读
- 从特征平台开发工程师向机器学习基础设施专家发展，深入搜推特征链路
- 有机会参与GenAI和AI Agent等前沿技术，向AI平台架构师转型
- 在携程这样的大平台，可向技术管理或架构师方向发展，负责更大规模系统
- 负责特征平台后端开发，包括特征注册、治理、发布和在线服务，确保特征从开发到上线的快速迭代
- 参与近线/流式链路的开发，处理实时特征计算和流式数据接入
- 建设配置化和AI Agent能力，提升特征开发的自动化水平，并参与多模态语料和GenAI场景的试点
- 支持业务接入和存量特征迁移，保障高并发服务的稳定性和可维护性
- 精通Java，熟悉并发、JVM、数据结构与算法，掌握Spring Boot/Cloud框架
- 熟悉MySQL、Redis、Kafka等中间件，具备分布式系统和高可用设计经验
- 了解流式计算框架如Flink/Spark，理解一致性、PIT JOIN等概念
- 具备良好的工程实践，包括代码规范、测试、CI/CD和Code Review
申请策略
- 了解携程的业务和技术栈，准备相关项目案例
- 强调对平台化、自动化和GenAI交叉领域的热情
- 突出Java后端开发经验，特别是分布式系统、高并发、性能调优的项目
- 强调使用过Spring Boot、MySQL、Redis、Kafka等中间件的实际案例
- 如果有特征平台、推荐系统或流式计算经验，务必突出
- 展示工程实践，如CI/CD、单元测试、Code Review等
- 学习Flink/Spark等流式计算框架，了解特征工程和PIT JOIN
- 了解向量检索、RAG和GenAI数据链路，补充AI基础设施知识
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出技术难点和解决方案
- 结合项目案例，展示系统设计思路和性能优化方法
- 强调对平台化、自动化的理解，以及如何平衡业务需求和系统复杂度
- 请介绍你在分布式系统高并发场景下的设计经验
- 如何保证特征服务的稳定性和低延迟？
- 谈谈你对特征平台的理解，以及如何优化特征迭代周期
- 你使用过Flink或Spark吗？如何实现流式特征计算？
- 如何设计一个配置驱动的特征生成系统？
职位点评
72
综合评分
技术前沿、薪资中上、平台稳定，但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿技术，对平台开发有热情，能接受一定工作压力的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
携程作为上市公司，薪资水平在行业中上等，福利完善，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
职位涉及特征平台、流式计算、GenAI等前沿技术，技术栈现代，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring Boot、MySQL、Redis、Kafka、Flink、Spark、GenAI
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为上海，现场办公，未提及弹性工作，互联网公司可能加班，WLB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
70中等
携程作为旅游行业巨头，行业稳定，但职位本身对社会的直接影响力有限，更多是技术驱动。
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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