ADN 广告后端开发工程师(策略向）

负责广告流量与变现核心后端系统的设计、开发与迭代；理解广告流量、预算、拍卖与收益约束，将业务问题转化为可落地的系统方案，围绕请求效率、流量路由、预算匹配、收益结算等方向开展工程优化；

负责核心服务与数据链路的建设，包括拍卖/竞价请求处理、实时数据与特征的生产消费、接口设计与数据依赖治理，关注系统性能、稳定性与数据质量；

设计并推进线上服务的灰度发布、容量评估、监控告警、降级与回滚方案；主导线上异常的定位与排查，处理服务性能、数据依赖与稳定性问题；

持续维护线上系统与策略服务，管理版本发布、配置更新与效果监测；与算法团队协作完成模型/策略的服务接入、上线与迭代；

与业务、算法和工程团队共同确定优先级、实施计划和验收标准，复盘技术决策与实际结果，沉淀可复用的组件、工具与方法；

使用 AI 工具提升代码开发、测试和排障效率，并通过真实数据、代码审查与线上验证结果核验输出。

3—5 年后端研发经验，有广告、推荐、搜索或其他高并发在线系统经验者优先，重点考察实际承担的职责和结果；

熟练掌握 Go / Java / C++ 等至少一门后端语言，具备扎实的编程功底（数据结构与算法、并发、网络），有良好的代码质量意识；

熟悉分布式系统与常用中间件（缓存、消息队列、数据库、RPC 等），能独立完成服务设计、性能调优和问题定位；

理解线上服务的监控、灰度、降级与回滚，能够与工程团队共同处理服务性能、数据依赖和线上异常；

能从模糊业务问题中明确目标、约束和验证方法，主动推进跨团队协作，对系统稳定性和交付结果负责；

能有效使用 AI 工具辅助实际工作，并解释如何核验输出、发现错误和控制上线风险。 加分项

有实时广告竞价、广告交易平台、智能出价、流量路由、动态底价或预算节奏控制等系统的研发经验；

有算法/机器学习相关实践经验（模型训练与评估、特征工程、模型服务化），能与算法团队高效协作，理解策略从开发、实验到上线的完整链路；

熟练使用 Python、SQL，能独立完成数据分析、特征处理和效果验证；

有性能优化、稳定性治理或研发工具/平台建设经验，能说明对团队效率的实际改善；

有 ACM 经验。