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1. 参与平台工程相关框架、组件、平台与工具链的设计、开发与迭代,把基础设施能力与技术标准沉淀为开箱即用的产品能力。 2. 承接技术演进、版本升级、架构改造计划中的具体子项,梳理现状与目标之间的差异,设计可规模化推广的方案,并与业务研发、测试、SRE 协作完成落地。 3. 负责所属平台 / 组件的日常维护、容器化部署与可观测性建设,保障可用性,降低运维成本。 4. 识别开发、测试、发布流程中的重复劳动,用平台工具与 AI 手段把它们“工程化、标准化、自动化、智能化”。
1. 本科及以上学历,计算机、软件工程及相关专业。 2. 掌握至少一门后端语言(Java / Go 优先),具备扎实的数据结构、操作系统、计算机网络基础。 3. 理解常见后端组件的基本原理(HTTP / RPC、数据库、消息队列、缓存),有独立完成课程项目或实习项目的经历。 4. 掌握工程开发能力,具备基本的问题分析定位和思考能力。 5. 沟通清晰、主动推进、自驱能力强。平台工作大量依赖跨团队协作,你需要愿意去找人、讲明白、跟到底,自驱推动事情的落地完成。 6. 对技术有极大的热情,对工程质量有强烈的要求,对新事物有较强的学习能力(尤其是 AI 方向)。 加分项 1. 熟悉 RPC 框架、中间件(消息队列、配置中心 / 配置系统、注册中心等)或基础架构类开源项目,例如 Spring、gRPC、Dubbo、Nacos、Apollo、Kubernetes、Kafka 等,有源码阅读、二次开发或社区贡献经历更佳。 2. 具备 AI Native 的工作方式:能熟练使用 AI 编程工具(如 Claude Code、Cursor 等)完成日常开发,并清楚它们的能力边界。有 LLM / Agent / MCP 应用开发经验,或曾用 AI 解决过研发流程中的实际问题(如代码迁移、测试生成、故障定位)。 3. 参与过开源项目,或有技术博客、个人工具作品等。



