1.5年以上推荐/搜索/广告系统相关开发经验，其中至少2年作为架构师或技术负责人，主导过日活百万级以上规模的推荐系统设计。 2.精通推荐系统全链路，深刻理解召回、粗排、精排、重排的技术原理与架构实现。 3.精通分布式系统，对微服务、容器化（Docker/K8s）、消息队列（Kafka/Pulsar）有丰富的实战经验。

1.主导设计支持多业务线、高可用、低延迟的推荐系统核心架构。 2.规划和演进系统技术栈，包括实时计算、特征平台、模型服务、A/B测试平台等。 3.制定并推行系统架构的长期技术路线图，确保技术前瞻性与业务支撑能力。 4.解决海量数据下的存储、计算和传输瓶颈。 5.深度优化推荐系统的端到端性能，显著降低推理延迟，提升系统吞吐量。