简历智能匹配【已结束】【全职远程/美国公司】20K-30K / 高级后端工程师 - AI/数据平台

💻 招聘：后端架构师/研发负责人 (国内团队)

一、 产品介绍 (Product Overview)

我们正在构建一个高性能、数据驱动的 生产及需求预测系统 (Production & Demand Forecasting System)。该系统用于管理超过 40,000个SKU 的供应链需求，并通过先进的 时间序列分析模型 (Time Series Analysis Models) 预测销量。

核心挑战:

• 高效处理和聚合海量的 Shopify 销售历史数据。

• 实现复杂的 非约束需求 (Unconstrained Demand) 建模，即计算并调整因缺货导致的“损失销量”（Lost Sales）数据。

• 设计和部署高度可扩展的后端架构，以支持每夜对数万个SKU进行大规模并行化预测计算。

二、 核心工作内容 (Key Responsibilities)

1. 架构设计与落地： 负责整个后端系统的技术选型、高并发、高可用架构设计和持续优化，确保系统能高效处理海量数据。

2. 团队管理与指导： 负责部分时段的团队管理和指导国内后端研发团队，制定开发流程和质量标准，推动项目按时交付。

3. 核心功能研发： 负责开发关键的 数据 ETL/Aggregation 管道，以及集成和优化 AI/ML 预测引擎（如 Prophet, Darts, 或自定义模型）。

4. 性能与成本控制： 负责数据库（如 TimescaleDB/BigQuery）的性能调优，并设计并行计算集群（如基于 Kubernetes 的容器化 ML 部署），确保计算效率和成本效益。

5. 跨职能协作： 与TPM，研发成员及前端团队紧密合作，将复杂的预测逻辑转化为可交互的后端业务逻辑和API 服务。

三、 技能需求 (Required Skills and Qualifications)

A. 核心技术 (Hard Skills)

• 编程语言： 精通 Python（优先，因其在数据科学和 ML 领域的生态优势）或 Go/Node.js。

• 后端框架： 具备使用 FastAPI/Flask 或其他高性能框架构建 RESTful API 的经验。

• 数据库与数据仓库： 深入理解 SQL，具备 PostgreSQL/TimescaleDB (或类似时序数据库) 和 BigQuery/Snowflake (或类似云数仓) 的实战经验。

• DevOps/云原生： 熟悉 Docker 和 Kubernetes (K8s) 的部署和运维，了解如何利用云服务（AWS/GCP/Azure）进行扩展。

• 数据管道： 熟悉消息队列技术，如 Kafka 或云服务商提供的消息队列。

• 加分项： 具备实际的 Time Series Forecasting 项目经验，或接触过 Pandas, NumPy, Darts, Prophet 等数据科学库。

B. 软技能与管理 (Soft Skills & Management)

• 出色的 实战能力 和 调研 能力，且能够独立带领和培养小型研发团队。

• 优秀的问题解决和架构抽象能力，能够将业务需求转化为可靠、可扩展的技术方案。

• 具备良好的沟通能力，能够与国内外团队进行高效协作。