快手Java后端研发工程师/专家（实验平台）-【数据平台】

1. 负责AB实验平台核心子系统（实验管理/流量管理/指标计算）的架构设计、技术攻坚与演进优化，保障亿级流量下高可用、高性能与数据一致性 2. 熟悉A/B测试统计原理，推动分层实验/动态流量分配等前沿技术落地，主导大数据与云原生技术栈升级 3. 技术权赋能全集团，对接业务/算法团队提供解决方案，推动平台推广与体验优化 4. 构建高可用体系，主导技术规范与质量保障，提升稳定性

1、参与滴滴大数据分析平台产品的研发，主要包括数据可视化、数据解读等能力建设，为公司提供数据化运营和决策支持； 2、深度参与产品需求评审和设计，能够对产品设计提出自己的见解，在理解产品的基础上进行抽象和架构设计； 3、对负责的模块能够进行持续的优化和性能提升，并积极拓展创新场景

阿里云PAI团队致力于打造业界一流的一站式AI工程化平台，拥有万卡级训练能力与超大规模异构资源调度技术，为复杂模型训练与推理任务构建坚实基座。PAI平台不仅是通义大模型研发与落地的核心基础设施，也作为公共云服务的关键载体，支撑众多行企业构建大模型核心业务。平台提供从数据标注、预处理、模型训练、推理服务到开发环境与工作流调度的全链路工程支持，全面覆盖AI项目从实验探索到规模化落地的完整价值链。作为平台研发工程师，您将深度参与以下工作： 1. 负责大规模异构资源管理与模型训练服务的全流程开发，包括需求分析、架构设计、软件开发、质量保障与部署上线。 2. 持续开展系统模块的深度剖析与迭代优化，提升资源利用效率、任务成功率与启动速度，降低使用门槛，增强产品满意度与客户粘性。 3. 负责平台线上环境的实时监控、故障定位与性能调优，为客户提供及时的专业技术支持，保障平台服务的高可用与高稳定运行。 4. 紧密追踪大模型、AIGC等前沿技术趋势，洞察并提炼高价值用户需求，推动平台功能持续演进与技术架构升级。

1、负责1688 数据中心 AI Data重点项目，以及AB实验平台、数据资产平台、指标中心、ChatBI等数据平台的后端系统设计与核心模块开发及优化； 2、参与AI Agent相关系统研发，包括但不限于智能任务调度、工具调用（Tool Calling）、记忆管理、多轮对话状态维护等后端能力设计与实现； 3、设计高并发、高可用、可扩展的服务架构，支撑 AI Agent 与数据平台的深度集成，如通过函数调用触发数据查询、指标计算或实验配置； 4、与数据科学家、算法工程师及前端团队高效协作，推动数据产品落地，提升业务决策效率与智能化水平。