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京东

软件开发工程师 （北京）
岗位描述：
  1. 负责线下零售交易流相关系统和平台架构设计；抽象业务需求，划分系统边界、设计数据模型、制定接口规范、确定技术选型等。
  2. 发现和抽象各组共性需求，设计开发线下零售交易流公共组件和平台。
任职要求：
  1. 本科及以上学历，计算机相关专业
  2. 5年以上大型系统架构经验
  3. 熟练使用Java后端相关技术栈
  4. 熟练使用spark/hive/hadoop等大数据相关技术
  5. 具备线下零售大型系统研发经验优先。
  6. 责任心强，结果导向，良好的沟通、表达和团队协作能力
软件开发工程师（北京）
岗位描述：
  1. JAVA基础扎实，精通io、多线程、集合等基础框架
  2. 扎实的基础，拥有良好的编码习惯；
  3. 对数据库的基本理论和内部实现机制有深刻的理解，能够熟练应用MySQL/Postgresql/mongodb或其它主流数据库，有实际大数据量的数据库设计经验；
任职要求：
  1. 熟悉分布式、缓存、消息、搜索等机制;
  2. 熟悉SOA，熟练并使用过rpc框架；
  3. 熟悉缓存技术，网站优化，服务器优化，集群技术处理、网站负载均衡、系统性能调优等软件编程高级技术；
  4. 具有良好的系统分析、架构设计能力，熟悉软件系统分析/设计的方法论，并有丰富的实践经验；
  5. 知识面广，思路开阔，创新能力强，对新技术兴趣浓厚
  6. 良好的沟通和逻辑推理能力，团队合作精神，能独立承担工作；
软件开发工程师（北京）
岗位描述：
  1. 负责企业服务平台数据研发等相关数据工程的设计与实现，提高企业数据产品效果；
  2. 对数据进行处理与分析，根据数据量、数据维度、需求明细和相关系统设计、实现数据统计、展示全流程的存储，计算方案；
  3. 跟踪实时、T+1等HADOOP生态圈技术站、探索并应用到实际业务场景中。
任职要求：
  1. 计算机、数学等相关专业本科以上学历，5年以上java实际开发经验；
  2. 熟悉Java虚拟机、spring框架原理，具有丰富的实践经验，能从业务角度设计并实现系统架构，熟悉Java相关开发工具；
  3. 熟练使用python，scala、java等一门或多门语言,熟悉数据库，有sql经验。熟悉Spark、Hadoop、Hive等工具技术。
C++高级工程师（北京）
岗位描述：
  1. 研发京东云教育类PC客户端产品。为客户提供体验性，易用性，稳定性等。
任职要求：
  1. 具备分析问题，独立解决系统技术挑战的能力。
  2. 熟悉常见计算机数据结构和算法。
  3. 精通Windows Visual C++开发。具有PC客户端实际开发经验。
  4. 熟悉Windows消息处理机制，能够设计多线程应用。深入了解TCP/IP协议，开发TCP/IP客户端及服务器。
  5. 具备分布式系统的设计，开发和调试经验，有一种或多种公有云产品研发经验或使用经验优先。
  6. 熟悉敏捷开发，软件开发周期和DevOps，熟悉分布式系统构建的生命周期管理。
  7. 6年以上软件开发经验。
  8. 相关领域大学本科及以上学历。
后端研发工程师（北京）
岗位描述：
  1. 线上广告系统的设计、开发和维护工作；
  2. 优化广告后台的架构和性能，构建高并发、低延迟、高容错的广告投放系统；
  3. 负责实时计算相关系统架构设计，基础设施建设、模型设计及部署(架构师)。
任职要求：
  1. 全日制本科（含）以上，计算机专业或信息技术相关专业；
  2. 熟悉tcp/ip, tcp, https, websocket, mqtt网络协议。
  3. 熟悉linux环境开发及shell，对node(express)/php(Yii)/java(spring)任意一种熟练掌握，且对相关框架有深入理解，有良好的编程习惯；
  4. 有推荐/广告系统开发及架构经验；熟练使用Kafka、Spark/Flink、Redis、Mysql、Hbase、ES等常用工具或框架；
  5. 有实际大数据量的数据库设计经验、数据优化经验；熟悉服务器端系统性能调优等相关经验；
  6. 高强度抗压能力，具有高度的责任心、较强的学习能力以及良好的沟通合作能力。
广告算法工程师（北京）
岗位描述：
  1. 理解京东金融相关业务及数据逻辑、底层数据结构、理解站内外广告及推荐逻辑；
  2. 基于业务及数据理解，完成用户在金融金融、京东商城、第三方APP行为数据抽取、分析、特征构建、模型训练；
  3. 设计广告相关算法，包括但不限于投放定向、智能定价、素材匹配等，评估并优化算法模型。
任职要求：
  1. 计算机、信息、数学等相关专业，硕士及以上学历；
  2. 广告、推荐、搜索相关领域算法5年以上工作经验；
  3. 对线性非线性回归、各种树模型、各种NN等基本的机器学习算法有深入理解；熟悉召回、特征工程、CTR预估等需用到的常用思想、算法及实现方式；
  4. 熟悉Linux环境开发，熟练Shell、java或Python及scikit-learn等，熟悉召回、特征工程、CTR预估等需用到的常用思想、算法及实现方式；
  5. 熟悉一种以上深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/MxNet/Theano等）；
  6. 优秀的分析和解决问题能力，对富有挑战性的难题充满激情，有NLP、图像等多行业经验尤佳。