● 从不同的数据源提取并分析数据，发现模式并提供解决方案； ● 编写高质量的、简洁、可维护的代码，构建可重复使用的代码和公共库； ● 实现高性能、高可用和可伸缩的服务； ● 与其他团队沟通，深入理解不同来源的数据和产品架构，优化数据处理流水线； ● 根据需要设计并开发辅助工具。

● 设计和实现亿万用户使用并喜爱的电商平台； ● 基于UI/UX设计，编写高质量的代码； ● 实现复杂而灵活的业务功能解决方案； ● 创建和维护高质量的内部基础库和工具集并不断改进，例如符合我们设计规范的完整UI框架； ● 参与激烈而坦诚的Code Review； ● 参与定期内部技术分享和区域性技术活动。

● 基于Python+Django，设计和实现Shopee的Web后端服务； ● 熟悉敏捷开发，使用最佳工程实践（单元测试、CI/CD、自动化测试等），编写高质量的、简洁、可维护的代码，构建可重复使用的代码和公共库； ● 持续优化服务的性能、可用性和可伸缩性； ● 根据产品需求，完成需求分析、系统设计和开发； ● 深入了解产品，不断优化产品功能，及时发现和修复问题，提高稳定性，提升用户体验； ● 根据需要设计并开发辅助工具； ● 与其他软件工程师、产品经理、设计师和运维工程师合作，共同打造Shopee平台。

● 设计和实现Shopee的各类服务端程序； ● 熟悉敏捷开发，编写高质量的、简洁、可维护的代码，构建可重复使用的代码和公共库； ● 根据产品需求，完成需求分析、系统设计和开发； ● 深入了解产品，不断优化产品功能，及时发现和修复问题，提高稳定性，提升用户体验； ● 根据需要设计并开发辅助工具； ● 与其他软件工程师、产品经理、设计师和运维工程师合作，共同打造Shopee平台。

●根据Shopee业务和需求，设计并实现高可用、高性能、可伸缩的基础技术平台； ●编写高质量、简洁、可维护的代码，构建可重复使用的代码和公共库； ●负责平台研发中重点、难点技术问题的攻关； ●持续优化服务，解决实际问题，提升服务的易用性、稳定性和可靠性； ●根据项目需要，设计并开发各种辅助工具。

● 建设公司级大数据平台，解决规模增长带来的技术和业务问题； ● 负责各类开源组件的性能改进，故障分析，功能扩展包括Kafka，Hadoop, Presto, HBase, Spark, Hive, Druid等； ● 设计开发数据平台组件，包括通用实时数据计算框架，统一sql查询平台，集群管理系统，机器学习平台，数据可视化平台等； ● 设计开发数据仓库相关的工具链，提升数据应用的开发效率并且解决海量数据治理难题； ● 运用大数据平台技术栈，根据业务需求负责公司级数据集市的模型设计和开发，优化数据处理流水线。

● 在数据科学项目的整个流程中, 与业务团队，产品经理，工程师以及设计人员跨团队工作； ● 应用机器学习、自然语言处理和图像处理等核心AI技术驱动电商核心业务, 包括但不限于: 反欺诈、风控、推荐系统、产品理解、客户细分、需求预测、机器翻译、客服机器人和图搜等； ● 构建、验证、测试和部署 AI 模型和算法； ● 为数据科学项目提供战略数据体系结构建议, 为业务和技术团队提供可视化数据, 并有效地向合作的业务和技术团队沟通数据分析结果和解决方案； ● 能够实施数据科学实验框架, 以实现组织范围的数据驱动实践； ● 为团队的技术创新和知识产权的创造做出贡献； 知识背景： ● 监督/无监督学习, 数据工程, 特征工程/优化； ● 对机器学习的整体流程有较深刻的理解和丰富的经验； ● 具有推荐系统、知识图谱、自然语言处理、图像处理和深度学习等方面的知识背景和工作经验； ● 熟悉掌握数据可视化技术； ● 了解A/B 测试和实验设计。