美团供应链商品平台（架构保障）研发工程师
社招全职3年以上核心本地商业-业务研发平台地点：上海状态：招聘
任职要求
本科及以上学历，3 年以上 Java 开发经验。 Java 基础扎实，理解 io、多线程、集合等基础框架，对 JVM 原理有一定的了解，熟悉 Spring、Mybatis 等主流的 Java 开源框架，并清楚其实现原理。 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式、缓存、消息、搜索等机制，能对分布式常用技术进行合理应用，解决问题。 熟练掌握数据库原理和常用的优化技术。 具有大型复杂分布式互联网 Web 系统的设计和开发经验。 具有较强的团队意识与良好的沟通能力，高度的责任感，对工作积极严谨，勇于承担压力，较强的学习能力以及快速解决问题的能力。 具备强大的问题解决能力和创新思维，能够将AI技术与业务保障需求做有机结合。 具备以下条件优先 具有工具、AI大模型等开发经验者优先。 参与过有大模型相关应用的开发或有AI项目经验优先。 熟悉大语言模型GPT、Copliot系列使用，prompt engineering调优以及LLM调优经验优先。 有Tensorflow、PyTorch等主流深度学习框架和熟悉向量数据库原理优先。
工作职责
承接业务研发平台供商平台、交易平台、营销平台等平台方向横向保障需求，结合业务场景建设对应场景保障工具，提升系统稳定性，以及提升研发过程效率。 负责美团泛交易业务链路稳定性保障工作，保障系统架构高可用以及各个业务系统运行过程的稳定性。 负责初级工程师培养，积极参与技术学习与分享，促进团队成员进步提升。 负责结合横向保障场景，构建并优化大模型相关保障产品，与业务团队RD、QA紧密合作，将AI技术应用于核心本地商业各个业务保障场景，更好地赋能并高效保障各类业务系统的稳定。
包括英文材料
学历+
Java+
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Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
多线程+
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和单线程相比，多线程编程的特点在于：多线程经常需要读写共享数据，并且需要同步。
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This video is an introduction to multithreading in modern C++.
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Rust threading is easy to implement and improves the efficiency of your applications on multi-core systems!
JVM+
https://www.freecodecamp.org/news/jvm-tutorial-java-virtual-machine-architecture-explained-for-beginners/
https://www.youtube.com/watch?v=e2zmmkc5xI0
Spring+
https://liaoxuefeng.com/books/java/spring/index.html
Spring是一个支持快速开发Java EE应用程序的框架。它提供了一系列底层容器和基础设施，并可以和大量常用的开源框架无缝集成，可以说是开发Java EE应用程序的必备。
https://spring.io/guides/gs/rest-service
https://spring.io/quickstart
Level up your Java code and explore what Spring can do for you.
MyBatis+
https://mybatis.org/mybatis-3/getting-started.html
https://www.baeldung.com/mybatis
MyBatis is an open source persistence framework which simplifies the implementation of database access in Java applications.
分布式系统+
https://www.distributedsystemscourse.com/
The home page of a free online class in distributed systems.
https://www.youtube.com/watch?v=7VbL89mKK3M&list=PLOE1GTZ5ouRPbpTnrZ3Wqjamfwn_Q5Y9A
缓存+
https://hackernoon.com/the-system-design-cheat-sheet-cache
The cache is a layer that stores a subset of data, typically the most frequently accessed or essential information, in a location quicker to access than its primary storage location.
https://www.youtube.com/watch?v=bP4BeUjNkXc
Caching strategies, Distributed Caching, Eviction Policies, Write-Through Cache and Least Recently Used (LRU) cache are all important terms when it comes to designing an efficient system with a caching layer.
https://www.youtube.com/watch?v=dGAgxozNWFE
Web+
https://web.dev/learn
Explore our growing collection of courses on key web design and development subjects.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
GPT+
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
We build a Generatively Pretrained Transformer (GPT), following the paper "Attention is All You Need" and OpenAI's GPT-2 / GPT-3.
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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