广州 java 招聘（工资待遇要求）

关于我们
美的集团（世界 500 强第 278 位）已转型为全球化科技集团，软件工程院作为全集团的数字化底座核心，由欧洲科学院院士、IEEE/ACM Fellow、前美知名高校终身教授*。我们致力于自主研发支撑中国智造的云计算底座，业务覆盖全球 200 多个国家，服务 5 亿用户。

团队负责集团级云原生中间件与基础设施平台建设，覆盖微服务治理、网关、注册配置中心、消息中间件、Service Mesh、全球化多活、流量调度与高可用容灾等方向。同时，团队也在支撑集团外部大模型接入与 AI 应用落地，建设面向内部业务的 AI Gateway、大模型流量治理和智能体框架基础能力。

岗位核心挑战
全球化规模：
支撑全球 40 个生产基地、跨地域“两地三中心”的异地多活与单元化架构演进。

中间件深度自研：
拒绝简单的“增删改查”，深入 Nacos、Envoy、Istio、Kafka、Redis、网关、注册中心、限流熔断等核心组件，进行二次开发、性能调优和平台化封装。

AI 业务支撑：
支撑集团外部大模型厂商接入和 AI 应用平台化落地，参与 AI Gateway、大模型流量调度、模型服务治理、调用链路可观测、限流熔断、鉴权审计和成本统计等能力建设，为内部智能体框架和业务应用提供稳定的中间件底座能力。

高并发与稳定性：
面向全球业务流量和 AI 调用流量，解决高并发、低延迟、多租户隔离、弹性伸缩、故障隔离与资源治理问题。

岗位职责
多活架构主导：
负责集团级全球化多活（Geo-Redundancy）架构设计，构建高可用容灾体系，确保核心业务 99.99% 连续性。

核心中间件研发：
负责微服务框架（网关、注册中心、配置中心、限流熔断）、消息中间件、分布式存储及数据库插件的自研与深度定制，提升集团级基础设施的稳定性、性能和可治理能力。

AI Gateway 与大模型接入支撑：
参与集团外部大模型厂商接入和 AI Gateway 能力建设，支撑 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、通义、火山、智谱、DeepSeek、Qwen 等内外部模型服务的统一接入、协议适配、限流熔断、调用审计、Token 计量和成本治理。

智能体框架基础能力支撑：
围绕内部智能体框架建设，提供工具调用、模型调用网关、权限控制、链路追踪、可观测性、运行时稳定性和服务治理等中间件能力，支撑 Agent 类业务在集团内部稳定落地。

流量调度与防卫：
构建全球统一的 L4/L7 层流量调度系统，实现混合云（IDC + 公有云）环境下的精细化管控、弹性切流、灰度发布、故障隔离与容量治理。

AI 基础设施协同建设：
参与 AI Gateway 及云原生底座研发，支撑大模型流量调度、Service Mesh 体系落地、弹性伸缩和高并发模型调用场景下的性能优化。

工程卓越性：
通过技术手段优化资源利用率（FinOps），推动容量评估、全链路压测、性能优化、自动化运维和可观测性建设，在支撑业务增长的同时实现降本增效。

任职要求
硬核背景：
5 年以上分布式架构研发经验，精通 K8s 生态及云原生技术栈，有大型互联网或大型企业高可用架构实战经验。

技术深度：
对主流中间件（如 Nacos、Istio、Envoy、Kafka、Redis、网关、注册中心、限流熔断等）有源码级理解，具备中间件自研、深度定制或大规模性能调优能力。

关键经验：
熟悉单元化架构、异地多活或跨国数据一致性方案；精通高并发网络编程、服务治理、流量调度、限流熔断、异步 IO、连接池、缓存和性能调优。

AI 业务理解：
了解大模型调用链路、外部模型厂商接入、OpenAI Compatible API、流式响应、Token 计量、模型服务限流、调用链路可观测等机制。有 AI Gateway、LLM Proxy、统一模型接入、模型调用治理或智能体框架支撑经验者优先，但不是硬性要求。

语言功底：
精通 Go / Java / Rust 其中一种（或多种），具备极强的代码把控力与系统抽象能力。

软实力：
对底层技术有极度热情，具备复杂系统拆解能力、跨团队协作能力和平台化建设意识。具备开源社区贡献经历（Committer/Contributor）者优先。

加分项
在 Service Mesh、Serverless 或 eBPF 等前沿技术领域有实际落地经验。

主导过大规模中间件迁移、云原生架构转型或全球化多活架构建设项目。

有网关、注册中心、配置中心、消息队列、限流熔断、可观测平台等中间件平台化建设经验。

有 AI Gateway、LLM Proxy、OpenRouter、LiteLLM、One API、New API、外部大模型厂商接入、Token 计量或模型流量治理相关经验。

有智能体框架、Tool Calling、MCP、RAG、Agent Runtime 等业务支撑经验，能够理解 AI 应用对底层中间件稳定性、治理能力和可观测性的要求。

优秀的英文沟通能力（对接全球研发中心、开源社区及外部技术供应商）。