部门 工程与技术 级别 经验丰富（个人贡献者） 地点 新加坡 工程与技术团队是 Shopee 平台开发的核心。该团队由来自世界各地的热情工程师组成，致力于使用最合适的技术构建最佳系统。我们的工程师不仅仅解决手头的问题；我们为持久的未来奠定基础。我们不限制自己能做或不能做的事情；即使这意味着深入计算平台的底层，我们也会亲自处理问题。Shopee 的超快速业务规模已将大多数“无辜”的问题转变为巨大的技术挑战，如果您像我们一样热爱技术，没有比这更好的地方可以亲身体验了。 关于团队：EGO 团队致力于构建行业领先的机器学习平台，以有效支持算法在推荐、搜索和广告等各种业务领域的实施。它专注于在大规模稀疏参数场景下对 CTR/CVR 预测进行极致优化，确保在电子商务应用中实现最大性能，并为公司带来更大价值。EGO 平台涵盖了整个深度机器学习工作流程——从样本组织和训练到模型构建和发布，再到在线模型加载和推理服务。它配备了用户友好的 Web UI 和 Restful API，提供端到端的一站式机器学习平台。 职位描述：开发分布式参数服务器（PS）系统，用于搜索、广告和推荐领域的大规模稀疏模型训练和推理平台。系统应支持高吞吐量参数读/写和更新操作，处理数千亿个特征和 TB 级稀疏模型，实现在线实时学习，并满足特征准入和过期等算法需求。参与一站式机器学习平台的开发，将 PS 系统集成到平台中，提供用户友好、稳定、高性能的平台级分布式参数服务系统。提高平台的效率和可用性，加速算法团队的模型迭代过程。 要求：计算机科学、电子、自动化、软件工程或相关领域的学士学位或以上 至少 6 年相关的实际经验 精通 C++ 编程，具备强大的底层技术技能；擅长多线程编程、锁优化、内存池、线程池、模板编程、GDB 调试、性能调优和 RPC 框架。熟悉分布式 PS 系统、分布式系统后端优化、高性能内存内 KV 系统、基于 NVMe-SSD 的 KV 存储系统和高性能客户端-服务器架构系统者优先。对计算机技术充满热情，积极学习，具有深入研究和实践的强烈精神。对交付的代码保持高标准和严格要求；工作严谨，注重细节。具有优秀的团队合作精神和持续学习能力。#J-18808-Ljbffr
