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需有“”五星”高端酒店，银行，会所，等装饰工程经验，管理能力，处理项目工作能力，解读施工图纸能力，会工程软件，工程量编制能力。 需要有安全员C证。

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岗位职责： 1.负责设计与实现基于SpringCloud的微服务架构，构建高性能、可扩展的后端服务。 2.设计并优化MySQL数据库表结构与索引，确保数据高效存储与查询。 3.与前端、测试团队协作，完成API接口开发与联调，编写单元测试与技术文档。 4.监控系统运行状态，解决线上故障，持续优化服务性能与稳定性。 任职要求： 1.精通Java编程语言及SpringBoot/SpringCloud框架，熟悉微服务组件如Eureka、Gateway、Feign。 2.熟练使用MySQL，掌握SQL优化、事务处理，了解分库分表与读写分离技术。 3.熟悉Maven/Gradle构建工具，掌握Redis、RabbitMQ等中间件，有Docker/Kubernetes使用经验者优先。 4.具备良好的代码规范意识和工程实践能力，能独立编写清晰的技术文档并快速定位系统问题。

岗位职责： 1、根据客户在管理信息化方面的需求，主导项目落地执行，助力客户高效应用管理软件系统； 2、制定项目实施规划，开展需求调研、组织用户培训、指导系统部署与上线运行； 3、编写项目实施相关文档，汇总整理开发需求，设计并制作用户端报表； 4、统筹把控项目各阶段实施进度，确保按时高质量交付； 5、持续沉淀项目实践经验，形成标准化知识成果，并推动团队内部共享复用。 任职要求： 1、统招本科及以上学历，计算机、管理、房地产或相关专业背景； 2、五年以上企业级管理软件项目实施工作经验，掌握ERP理论及项目管理方法论，持有有效PMP认证者优先； 3、熟练掌握SQL SERVER、MySqI 数据库的使用与日常维护操作； 4、具备优秀的沟通表达与现场呈现能力，逻辑清晰，善于分析和解决复杂问题； 5、具有较强的客户服务意识以及良好的团队协作精神。 加分项 具备计算机软件行业从业经验者优先

职位描述： 1. 参与广告算法系统的核心算法设计与开发，涵盖召回、预估、机制等方向的策略制定与模型调优，通过算法手段不断提升变现效率。 2. 与产品、运营及技术团队紧密协作，深入理解业务逻辑，从用户和商家双重视角发现广告系统中的关键问题，并推动算法方案落地解决实际业务挑战。 3. 关注行业技术趋势与业务演进，结合前沿技术与具体应用场景，持续开展技术创新与探索，为业务增长提供技术支撑。 职位要求： 1. 具备良好的编程能力，掌握扎实的数据结构与算法基础； 2. 具备出色的分析与解决问题的能力，乐于应对复杂难题并寻求高效解决方案； 3. 具备良好的沟通表达能力和团队合作意识； 4. 有搜索、推荐、广告等方向算法实践经验者优先考虑。

【团队介绍】 得物社区搜索专注于构建年轻人消费决策首选的内容搜索平台，是得物App及社区内容消费的核心入口。目前团队聚焦于搜索全链路的持续优化，覆盖多模态语义匹配、个性化排序、内容质量评估、搜索增长等关键方向，致力于提升搜索体验与整体规模，助力用户更高效地获取有价值内容并完成消费决策，推动社区内容生态的良性循环。 团队成员主要来自国内头部互联网企业，核心成员拥有丰富的行业经验，同时汇聚了一批具备快速成长潜力的年轻算法人才，整体氛围开放、协作高效，注重技术深耕与业务落地能力，目标打造兼具技术深度与组织活力的搜索技术团队。 当前正处于搜索能力升级与大模型技术融合的重要阶段，团队具备良好的技术环境与充足的资源支持，诚邀在搜索或大模型领域有深入理解、关注用户体验优化、富有技术探索精神的你加入，共同建设下一代社区化搜索系统。 职位描述 1. 联动产品与运营团队，共同明确搜索体验的演进路径，结合社区用户行为特征与内容生态特性，推进相关性匹配、内容质量评估、个性化排序、意图识别等核心能力落地，增强搜索在内容消费与用户决策中的作用，达成整体业务目标； 2. 主导搜索系统的全链路架构设计与迭代优化，涵盖召回、排序、重排、相关性建模、搜索增长等关键环节。重点方向包括多模态语义对齐、内容质量体系构建、用户全域全周期个性化建模、全链路一致性与多目标优化等； 3. 深入探索大模型在搜索场景中的应用路径，依托社区图文视频等多模态数据，推动多模态理解、用户意图识别、生成式召回等新技术的工程化落地，实现前沿算法与复杂业务需求的深度融合； 4. 参与跨团队协同，保障跨部门重点项目顺利推进，在与工程、数据等相关团队紧密配合中提升技术影响力；同时在团队内部推动流程规范、知识共享与技术文化建设，促进团队整体能力持续提升。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的工程实现与算法基础，有搜索、推荐、广告、NLP等领域的实际项目经验； 2. 具备较强的编程能力与系统设计思维，熟练掌握至少一种主流编程语言（如 Python / C++ / Java），熟悉操作系统、数据结构等基础理论； 3. 掌握传统机器学习与深度学习主流方法，了解GBDT、BERT、LLM、CTR/CVR预估等关键技术原理，能熟练使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架； 4. 具备良好的数据敏感度与问题分析能力，擅长问题拆解、日志排查与链路调试，熟悉 Spark、ODPS 等常用大数据处理工具； 5. 保持技术热情与自我驱动力，关注技术长期发展，具备独立研究和推动复杂技术问题解决的能力； 6. 在国际顶级会议（如 SIGIR/KDD/NeurIPS/AAAI 等）发表过论文，或在开源社区有持续贡献，或在算法、编程竞赛中取得突出成绩者优先。

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