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职位详情

• 深圳
• 3-5年
• 本科
• 日结

• Java
• JavaScript/TypeScript
• Node.js

岗位职责： 设计、开发和维护支持物联网设备和应用的后端服务及 API，确保系统高效支持设备通信和数据交互。 实现安全、可扩展且高性能的系统，用于实时收集、存储和处理物联网设备数据，特别强调大规模数据处理能力。 与跨职能团队合作，将物联网解决方案集成到云平台，并优化数据流和系统集成。 与数据团队（Data Team）合作，构建和优化实时及批量处理物联网数据的管道，设计高效的数据处理流程，支持分析和业务洞察。 与数据团队共同设计高效的系统架构（Architecture），确保后端服务支持大规模数据处理和 AI 应用的扩展性。 通过编码、测试和部署的最佳实践，确保系统的可靠性、性能和安全性。 使用数据库（SQL 和 NoSQL）高效管理和查询大规模数据集，优化数据存储和检索性能。 监控并排查后kanzhun端系统问题，确保物联网服务的无缝运行和数据处理的高可用性。 参与数据模型和存储解决方案的设计与实现，支持数据分析、机器学习模型训练和报告生成。 开发基于 AI 和 LLM（大语言模型）的相关新功能，将机器学习或数据分析技术应用于物联网数据，例如设备状态预测、异常检测或智能交互。 关注物联网、后端开发、数据工程和 AI/LLM 应用的行业趋势，提出前瞻性解决方案。 任职要求： 计算机科学、工程或相关领域的学士学位（或同等经验）。 3 年以上后端开发经验，熟练掌握 Node.js、Java 或 Python 中的至少一种语言。 具备物联网协议经验（如 MQTT直聘、gRPC、HTTP/REST）及设备到云端的通信能力。 熟悉云平台（如 AWS、Azure 或 GCP）及相关服务（如 Lambda、S3、IoT Core）。 有实际的数据处理经验，能够设计和管理实时及批量数据管道，使用工具如 Apache Kafka、Airf直聘low 或其他 ETLboss 框架，确保大规模物联网数据的处理效率。 熟练掌握关系型数据库（如 PostgreSQL、MySQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、DataStore），具备优化大规模数据集的能力。 具备优秀的 AI 项目经验，能够将机器学习或数据分析技术与物联网数据整合，开发智能应用（如预测模型或自动化决策）。 具备良好的问题解决能力，能够独立分析和优化系统性能。 优先条件： 有物联网平台经验（如 AWS IoT、Azure IoT Hub 或 Google IoT Core）。 熟悉数据工程概念（如 ETL 流程、数据湖或数据仓库），并有实际项目经验处理物联网数据。 有时间序列数据库使用经验（如 InfluxDB、TimescaleDB），适合物联网数据存储和分析。 具备物联网系统的安全最佳实践经验，包直聘括数据加密和设备身份验证。 有将机器学习模型（如 TensorFlow、PyTorch）或 LLM（大语言模型）与物联网数据整合的经验，能够展示具体成果（如预测准确率提升或业务效率改进）。 力。