唯品会
Java开发工程师（个性化工程）
Java开发工程师（个性化工程）
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
软件工程
分布式系统
大数据
性能调优
高并发
AI 估算 · 25k–40k
岗位要求3-6年经验，涉及高并发、大数据等热门技术，且属于电商核心业务，市场竞争力强，薪资水平较高。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于个性化系统开发的Java工程师岗位
你将负责设计、开发和维护支撑个性化推荐或搜索等业务的后端系统，确保其高性能与高可靠性
工作涉及分布式架构、性能调优及大数据技术的应用，是深入后端技术栈和业务场景的绝佳机会
最低要求
-6年Java开发经验，深入学习过 Java 源码
熟悉分布式和高并发系统的设计与开发，熟悉Mysql、Redis、Kafka、ES等常用中间件的使用与调优
有性能调优经验，愿意为性能优化竭尽所能
熟悉常用的网络协议TCP、HTTP等协议
熟悉软件设计模式、概念
工作职责
负责个性化系统相关产品的设计、开发和维护工作，保证系统高性能，高可靠性
持续改进系统架构，分析性能瓶颈或安全隐患，不断完善并优化系统
参与需求评审，并对产品方案提出自己的想法和建议
编写相关技术设计文档，并完成高质量的代码实现和单元测试
优先资格
有过使用Hive SQL/SPARK SQL/Flink/Presto等大数据开发经验者优先
有搜索、推荐、广告系统开发经验者优先
有开源项目贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：能深入接触分布式、高并发、大数据等互联网核心技术
- 业务核心：个性化系统是电商平台的关键模块，项目影响力和价值高
- 平台优势：在上市互联网巨头工作，流程规范，技术资源丰富
- 技能复合：同时涉及后端开发、架构优化和大数据处理，能力提升全面
- 技术难度高：需要应对海量数据和高并发场景，对系统设计和调优能力要求严苛
- 知识更新快：需要持续学习新的中间件、大数据组件和架构思想
缺点 / 挑战
- 性能压力大：系统直接关乎用户体验和商业转化，对稳定性和性能要求极高
- 适合拥有3年以上Java后端开发经验，对技术有热情，追求挑战，并希望在高流量业务场景中深耕的技术人才
角色解读
- 技术纵深发展：可成为分布式系统、大数据或推荐算法领域的专家
- 横向扩展：积累业务理解后，可转向技术管理或产品技术方向
- 行业深耕：在电商或互联网领域积累的个性化系统经验极具价值
- 负责个性化推荐或搜索等业务系统的后端开发与维护，确保系统稳定高效运行
- 参与系统架构的持续优化，分析并解决性能瓶颈和安全问题
- 与产品团队协作，参与需求评审，从技术角度提出可行性建议
- 编写技术设计文档，并完成高质量的代码实现和单元测试
- 扎实的Java编程功底，深入理解JVM原理，熟悉分布式和高并发系统设计
- 熟练掌握MySQL、Redis、Kafka、Elasticsearch等主流中间件的使用与调优
- 具备系统性能分析与调优的能力，熟悉TCP/IP、HTTP等网络协议
- 了解常用软件设计模式，具备良好的系统设计和文档编写能力
申请策略
- 提前了解唯品会的业务模式及其个性化推荐的应用场景，面试时能结合业务谈技术
- 关注互联网大厂的技术博客或开源项目，了解其技术选型和架构演进思路
- 重点突出与高并发、分布式系统相关的项目经验，量化性能提升指标（如QPS、响应时间）
- 详细描述对MySQL、Redis、Kafka等中间件的使用、调优及问题排查经历
- 展示任何与搜索、推荐、广告系统或大数据处理（Hive/Spark/Flink）相关的项目经验
- 如有开源项目贡献或技术博客，务必列出，以体现技术热情和学习能力
- 深入复习Java核心知识、JVM调优及并发编程，准备应对源码级问题
- 针对分布式系统设计（如CAP理论、一致性协议）和大数据技术栈进行针对性学习
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经历，重点突出技术决策、行动和量化结果
- 对于原理性问题，从核心概念出发，结合具体使用场景和遇到的问题来阐述，避免空谈理论
- 对于系统设计或故障排查类问题，展现清晰的逻辑思维链条，从监控告警、链路分析到根因定位和解决方案
- 请介绍一个你处理过的最高并发的系统，你是如何设计和优化的？
- Redis在你们项目中是如何使用的？遇到过缓存穿透、雪崩问题吗？如何解决的？
- Kafka如何保证消息不丢失？它的副本机制是怎样的？
- 如果发现线上接口响应变慢，你的排查思路是什么？
- 你有过推荐/搜索系统的开发经验吗？请谈谈你对相关架构的理解
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