TCLGOLANG 软件工程师
任职要求
任职要求： 1、学历要求：本科及以上学历； 2、工作经验：具备2年以上Android开发经验； 3、技术能力：熟悉Android系统架构，精通Java/ Kotlin编程语言，了解Google技术栈（包括但不限于Android Studio、Gradle、AOSP等）； 4、学习能力：具有较强…
工作职责
岗位职责： 1、技术标准研究与跟踪：深度研究Google技术标准（如Android兼容性要求CDD、GMS认证规范、隐私政策、API接口标准等），分析其对产品的合规性影响，跟踪Google技术生态动态（如Android版本更新、Google Play政策变更、AI框架新特性），输出解读报告与落地建议； 2、技术对接与协作：作为公司对接Google技术团队的主要接口，协调技术方案沟通与问题解决，参与Google技术社区活动和技术交流。
熟悉Go语言生态和主流的框架开发，如：Gin、GoFrame 精通微服务架构设计，熟悉gRPC、Kratos框架及服务治理（熔断、限流、链路追踪） 熟悉通信协议开发，如：TCP/UDP 、MQTT协议、WebSocket 等协议 熟悉Goroutine并发模型，能通过协程池、通道阻塞控制等机制实现系统性能调优 熟悉时序数据库，如：TDengine 、InfluxDB、Clickhourse
The Role Come join a small team of experts building the systems that connect Tesla and our customers to their cars. Companies have talked for years about a future of "connected cars." At Tesla, we’re at the forefront of innovation by providing a complete suite of rich backend services to our exponentially growing fleets. The team specialized in IoT communication is in charge of every remote interaction with the vehicles (remote control, remote diagnostic, vehicle telemetry for self-learning Autopilot algorithm, APIs for mobile apps, etc.). We’re also responsible for sending over-the-air software updates constantly delivering new features and improvements to our customers. We are looking for a highly motivated software engineer specialized in web services and distributed systems. The platform you help us build will scale novel functionality to millions of Tesla devices and users. Responsibilities • Design and build scalable, high-availability mission-critical systems and APIs • Drive the migration of large-scale, distributed fleet applications towards cloud-native microservices • Solve problems using distributed, asynchronous messaging • Work closely with product, SRE and infrastructure teams
1、负责核心业务系统的设计、开发与优化，保障系统的高性能与高可用性； 2、参与需求分析、系统设计与技术方案评审，推动业务需求的落地实施； 3、编写高质量、可维护的代码，确保代码规范和系统稳定； 4、参与公共组件、中间件、工具类库的研发与维护，提升研发效率； 5、持续跟踪和研究新技术，并结合业务场景进行落地与优化； 6、与产品、测试、运维团队紧密协作，保障项目交付与上线质量。
1、参与核心业务系统稳定性建设，协助制定并落地执行相关策略； 2、负责系统隐患排查、分析与解决，参与业务故障复盘并推动具体优化措施落地，提升系统容错与抗风险能力； 3、参与系统架构的搭建和优化工作，推动业务系统架构更趋合理； 4、参与公共中间件和服务的开发、维护与迭代优化，保障其稳定高效运行； 5、学习并应用 AI 技术提升研发效率，协助业务团队进行 AI 基础系统相关建设工作。