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美团履约-测试开发工程师(服务端/工具开发)-北京

社招全职4年以上核心本地商业-业务研发平台地点:北京状态:招聘

任职要求


1.计算机及相关专业本科及以上学历,4年以上Javapython开发经验;
2.精通Java web开发,熟悉SpringSpringMVCSpringBootSpringCloudMybatisDubbo等主流的Java开发框架,并有Java多线程缓存、搜索引擎、RPC远程过程调用、Restful风格的API接口设计等编程经验;
3.精通mysql等数据库开发技术及相关工具,熟练掌握数据库表结构设计原则和SQL优化;精通缓存、消息、大数据存储相关技术如: redismemcachedRabbitMQElasticsearchmongodb等;
4.有电商或者履约相关业务测试经验者或者有大模型相关开源应用经验者优先。
5.有大模型赋能质效工具建设相关经验者优先。

具备以下条件优先
1.对质量保证及提升工作有强烈的兴趣,对测试相关策略、方案有一定的思考,具备较强的执行力和推动力以及质量持续提升的内驱力。
2.关注大模型驱动质效工具建设提升的兴趣的优先。

工作职责


1.负责测试系统需求分析设计、模块设计、业务功能开发。
2.参与质效工具系统架构设计、接口规范制定、技术文档编写等。
3.利用大模型解决质效工具开发中的关键问题和技术难题。
包括英文材料
学历+
Java+
Python+
Web+
Spring+
Spring Web MVC+
Spring Boot+
Spring Cloud+
MyBatis+
Dubbo+
开发框架+
多线程+
缓存+
RPC+
MySQL+
SQL+
大数据+
Redis+
Memcached+
RabbitMQ+
ElasticSearch+
大模型+
质量保证+
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社招3年以上核心本地商业-业

1.负责服务端业务需求质量保证工作,把控各环节质量,包括方案评审、代码review、测试设计、测试执行,保证业务的高质交付。 2.开展自动化、专项工具、数据、环境等多维度建设,不断提升业务质量与效率。 3.快速理解大型需求,管理大型需求的整体质量活动,包括制定测试方案、拆解测试任务、协同各方QA等,确保大型高复杂需求高质效交付。 4.深入理解业务质量效率痛点,通过持续运营分析,迭代质量策略、测试方法,开展技术建设,推动整体研发效能与质量提升。

更新于 2025-03-25
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1.负责服务端业务需求质量保证工作,把控各环节质量,保证业务的高质交付。 2.开展自动化、专项工具、数据、环境等多维度建设,不断提升业务质量与效率。 3.快速理解大型需求,管理大型需求的整体质量活动,确保大型高负责需求高质效交付。 4.深入理解业务质量效率痛点,通过持续运营分析,迭代质量策略、测试方法,开展技术建设,推动整体研发效能与质量提升。

更新于 2025-06-11
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更新于 2025-07-29
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实习阿里国际2026

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的技术人才孵化计划,打破传统人才选拔及培养框架,为有志于走向AI未来的技术新锐们,提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里,“我”将不被岗位定义,以能力选择业务战场,与全球顶尖团队并肩作战,沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们,成为AIDC首批102位Bravo Talent,一起掌舵AI,为我们的未来Bravo! 关于我们: 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务,致力于服务全球消费者,并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务,推动商业活动更加高效、可持续,为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域,实习生可跨多个技术域实践,深度参与多场景技术攻坚,探索你想选择的职业发展方向; 在这里,你将和我们一起,采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题,创造技术价值,为消费者带来更加美好的体验!欢迎加入我们! 以下工作内容你均有可能参与: 1、参与基础软件的设计、开发和维护,如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value 存储系统、数据库、Linux 操作系统等,探索 AI 在系统调优中的应用(如通过机器学习预测热点数据提升缓存命中率); 2、参与国际电商系统及基础设施的核心模块开发,集成 AI 模型服务,为公司产品提供强有力的后台支持,设计并实施最强大的解决方案; 3、参与产品的开发和维护,完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作,能够通过 AI 工具提升开发效率; 4、参与海量数据处理和开发,使用Java/SQL/Python开发 ETL 流程,结合大模型实现数据清洗与特征工程自动化(如利用大模型生成 SQL 查询模板); 5、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品,能够探索 AI 在业务场景的落地应用(如大模型在供应链定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同,基于大模型的个性化推荐系统,交互式智能导购,需求预测模型部署,异常检测算法实现等)。

更新于 2025-04-21