百度Java工程师（低代码方向）（J90790）
任职要求
-从事企业级项目、互联网项目相关Java开发3年及以上经验； -扎实的Java基础，深入理解JVM、多线程、网络IO等核心技术； -熟悉分布式系统设计，包括分布式事务、缓存、消息队列等技术； -有微服务架构经验，了解服务网格、API网关及容器化技术； -了解低代码平台核心架构（元数据驱动、可视化渲染引擎）者优先； -至少阅读过一种主流框架源码，具备技术选型和方案设计能力； -务实自驱、热爱数据、喜欢钻研、有良好的沟通与团队协作能力； -有低代码平台（如明道云、简道云）、BPM系统开发经验加分； -熟悉OA系统常见场景（如审批流、报表搭建、权限体系）加分； -有AI工程化经验（如LLM应用开发、RAG架构设计）加分
工作职责
-负责负责百度职能办公低代码APaaS平台的设计与开发，包括但不限于：可视化拖拽搭建、表单/流程设计器、应用生命周期管理、权限引擎、数据模型驱动等模块； -负责参与智能化能力建设（如AI辅助生成代码/逻辑、自动布局、智能推荐等），探索AI与低代码的结合场景； -负责优化平台性能、稳定性及扩展性，解决高并发、多租户隔离等技术挑战； -深入理解职能办公业务场景（如HR、财务、行政等），通过低代码平台快速响应需求，推动业务方自助搭建应用。 -跟踪低代码/云原生领域技术趋势（如Serverless、DSL），评估并引入开源方案
1、负责企业级应用（低代码方向）搭建的架构设计&开发； 2、AI 应用场景的探索和落地； 3、负责核心技术问题的攻关，技术方案的选型、系统优化，通过技术，帮助和驱动业务发展；
1. AI能力研发：主导钉钉低代码AI领域的架构设计与AI研发工作，整合大模型和AI技术，赋能低代码平台，提升应用搭建的智能化水平。同时，构建钉钉低代码业务应用小模型，增强低代码应用的智能性，推动钉钉低代码AI的商业化进程 2. 数据与算法工程化：深入分析钉钉低代码应用的结构化数据、业务场景及系统日志，构建钉钉低代码业务领域的数据模型，实现钉钉低代码业务领域轻量化模型架构。通过AI技术推动钉钉低代码业务与技术能力的创新与发展，构建智能化的低代码模型 3. 服务端架构开发：构建高并发、高可用的服务端系统，支持AI模型的在线推理与实时响应，保障企业级业务稳定性 4. 跨团队协作：从商业视角看问题，并协调相关方合作，与产品经理、前端工程师、算法专家协同，将AI能力深度集成到钉钉低代码和智能OA产品中，实现业务价值
1.负责零售集团数据看板、报表、洞察等数据分析工具的研发及维护工作，服务商家、采销、运营、分析师等角色； 2.基于业务场景对标行业研发低代码/零代码的数据分析配置化工具，降低数据分析和洞察的门槛； 3.基于业务对数据的应用，创新和沉淀多分析场景的可视化组件，形成对产品线复用； 4.基于业务场景对接多数据源，实现和底层数据资产打通，以及沉淀多分析算法的配置化支持OLAP分析，并且不断优化分析的性能； 5.基于AI大模型技术，实现智能分析、智能搭建、智能洞察等BI+AI的应用场景； 6.参与技术研究，引入新技术解决业务的问题。
我们面临怎么样的业务挑战 * 面向亿级消费者提供稳定的金融类运营服务，并且迎接各种大型活动与大促的考验。 * 基于客户生命周期概念，围绕金融领域，对客户分群，掌握客户画像，对客户精准营销。 * 对客户行为建模，收集和分析海量的客户（消费者）行为数据，打造营销数据闭环，提升营销效率。 * 维护消息通道、消息触达，多渠道多平台的消息打通。 * 基于可视化、低代码和无代码平台，快速满足不同类型的运营业务（包括海外市场），实现快速增长。 我们面临怎么样的技术挑战 * 熟练运用领域建模、架构模式、设计模式等技能解决业务的技术落地，具备良好的扩展性。 * 站在业务的角度梳理复杂的业务数据、流程和接口，并结合业务节奏和考虑到资源约束的情况，推动业务系统演进。 * 低延时的实时计算性能，良好地支持金融场景。 * 海量数据处理，并发场景支持，多维度、低延时的统计分析和客户行为数据挖掘。 * 持续提升系统的可用性、稳定性与健壮性。 * 集成低代码和无代码平台，快速响应国际化业务。 * 基于AIGC和大模型算法能力，进行相关内部研发和平台工具提效。