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高级 Java 开发工程师（分布式 & 大数据方向）
一、岗位简介
本岗位聚焦分布式系统搭建、大数据处理及金融反诈 / 风控领域技术落地，需深度参与核心业务系统设计、开发与优化，为业务提供高可用、高性能的技术解决方案，支撑千万级用户规模下的系统稳定运行。
二、岗位职责
- 负责分布式微服务系统的架构设计、核心模块开发与迭代，保障系统高并发、高可用及数据一致性；
- 主导大数据处理平台搭建，包括 TB 级数据的批处理与实时计算任务开发，优化数据处理效率与资源占用；
- 负责 Elasticsearch、MySQL/GoldenDB、Redis 等中间件的集群管理、性能调优及复杂查询优化，解决生产环境中的性能瓶颈；
- 参与金融反诈、风控业务系统开发，结合业务场景设计风险识别规则、规则引擎及风险决策流程；
- 主导技术难点攻关，优化系统架构与性能，提升代码质量，推动工程化实践（如 CI/CD、自动化测试）落地；
- 参与技术方案评审、代码 review，指导初级开发工程师成长，提升团队整体技术能力。
三、任职要求
- 具备5 年及以上 Java 开发经验，精通 JVM 原理（内存模型、垃圾回收机制、类加载机制），能独立进行 JVM 性能调优；
- 深入理解多线程、并发编程原理，熟练使用 synchronized、volatile、线程池、CAS 等并发工具，能解决高并发场景下的线程安全、死锁等问题；
- 熟练掌握 Spring Cloud/Alibaba 微服务体系（如 Nacos、Sentinel、Dubbo、Seata 等），具备分布式系统开发经验，理解分布式事务、服务熔断 / 降级、负载均衡等核心机制；
- 深度使用 Elasticsearch，精通索引设计（分片 / 副本策略、 mappings 优化）、性能调优（查询语句优化、集群资源配置）及复杂查询（聚合查询、嵌套查询、过滤查询）优化；
- 精通 MySQL/GoldenDB 数据库，具备分库分表（水平 / 垂直拆分、分片规则设计）、SQL 优化（执行计划分析、索引优化）及分布式事务处理经验；
- 熟悉 Kafka 消息中间件，深入理解生产者 / 消费者模型、消息可靠性保障机制（acks 配置、重试机制、死信队列），能解决消息积压、重复消费等问题；
- 熟练使用 Nacos 实现服务发现与配置管理，理解 ZooKeeper 分布式协调原理（如一致性协议、节点类型、Watcher 机制）；
- 精通 Redis 各种数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog 等）及应用场景，能结合业务需求设计缓存策略，解决缓存穿透、击穿、雪崩等问题。
（二）大数据能力
- 具备TB 级及以上数据处理经验，擅长高性能批处理与实时计算任务开发；
- 熟练掌握 Flink 实时计算框架，能独立开发实时数据处理任务，精通 CEP（复杂事件处理）机制，可基于 Flink 实现实时风险监控、事件关联分析等场景；
- 熟悉 Hadoop/Hive 生态体系，能进行离线数据仓库搭建、Hive SQL 优化，具备离线数据合批处理、数据清洗与建模经验。
（三）加分项（反诈 / 风控场景）
- 熟悉反电诈、金融风控、安全攻防等业务场景，了解常见诈骗手段（如电信诈骗、网络诈骗）及风控业务逻辑（如用户信用评分、交易风险识别）；
- 了解常见洗钱模式（如拆分交易、虚假贸易、跨境转移等），能结合技术手段设计洗钱风险识别方案；
- 有规则引擎（如 Drools、Aviator）、风险决策系统开发经验者优先，能独立设计规则配置、规则执行及结果反馈流程。
（四）工程素养
- 代码风格整洁规范，遵循编码标准，熟悉设计模式（如单例、工厂、代理、观察者等），能结合业务场景合理应用设计模式提升代码可扩展性；
- 具备复杂业务模块抽象设计能力，能将复杂业务需求拆解为清晰的技术模块，设计低耦合、高内聚的系统架构；
- 具备良好的问题分析与解决能力，能快速定位并解决生产环境中的技术故障，有线上故障排查与复盘经验者优先；
- 熟悉 Git、Maven/Gradle 等工具，了解 CI/CD 流程，有自动化测试（单元测试、接口测试）、性能测试实践经验者优先。