[合肥] 招聘 AWS 运维工程师 薪资范围 10-15K
坐标：合肥
岗位名称：AWS 运维工程师
岗位职责：
- 部署和管理 AWS 云服务（ EC2, EKS, Lambda, S3, ECS, CloudFront, RDS, CloudFormation 等）
- 部署和维护现有 K8S 集群，实现高可用和自动扩展。
- 部署和维护 Grafana + Prometheus + Loki 集群，构建可视化监控和报警系统。
- 分析 AWS 和 K8S 监控指标，分析服务和业务日志。
- 基于 Github 和 AWS 设计和部署 CI/CD 。
任职要求：
- 精通 AWS 云平台，精通 Kubernetes 运维，有实际的生产环境经验。
- 至少掌握一门编程语言：Java, Python, Go, Shell 等。
- 熟悉 DevOps 和 IaC ，熟练使用 Git 、CloudFormation/Terraform 等工具。
- 熟悉各类中间件的使用和配置：Redis, PostgreSQL, Nacos, Emqx 等。
- 有较强的 troubleshooting 能力和执行力。
- 有 AWS 相关认证（加分项）。
有合肥本地或外地想要回合肥发展的同学可通过 Boss 直聘投递简历。
Boss 链接： https://m.zhipin.com/mpa/html/weijd/weijd-job/41e183c30fb9a2101HJ709W6FFRT?date8=20250424&sid=tosee_jd_e2915e12c4aac12d0nJ929W1F1tU&openWeapp=1&fromSource=2
坐标：合肥
岗位名称：AWS 运维工程师
岗位职责：
- 部署和管理 AWS 云服务（ EC2, EKS, Lambda, S3, ECS, CloudFront, RDS, CloudFormation 等）
- 部署和维护现有 K8S 集群，实现高可用和自动扩展。
- 部署和维护 Grafana + Prometheus + Loki 集群，构建可视化监控和报警系统。
- 分析 AWS 和 K8S 监控指标，分析服务和业务日志。
- 基于 Github 和 AWS 设计和部署 CI/CD 。
任职要求：
- 精通 AWS 云平台，精通 Kubernetes 运维，有实际的生产环境经验。
- 至少掌握一门编程语言：Java, Python, Go, Shell 等。
- 熟悉 DevOps 和 IaC ，熟练使用 Git 、CloudFormation/Terraform 等工具。
- 熟悉各类中间件的使用和配置：Redis, PostgreSQL, Nacos, Emqx 等。
- 有较强的 troubleshooting 能力和执行力。
- 有 AWS 相关认证（加分项）。
有合肥本地或外地想要回合肥发展的同学可通过 Boss 直聘投递简历。
Boss 链接： https://m.zhipin.com/mpa/html/weijd/weijd-job/41e183c30fb9a2101HJ709W6FFRT?date8=20250424&sid=tosee_jd_e2915e12c4aac12d0nJ929W1F1tU&openWeapp=1&fromSource=2
steam vr 强制修改电源计划为高性能
因为我电脑不关机，过 30 分钟就自动睡眠了，最近发现电脑一晚上都不关机，查看电源计划被修改成了高性能，我记得选的平衡模式啊，手动改为平衡，结果第二天又被改成高性能了，难道遇到灵异事件了？初步怀疑是哪个软件改了我的电源计划，最后查询系统电源日志：进程 C:\game\Steam\steamapps\common\SteamVR\bin\win64\vrmonitor.exe (进程 ID: 9536)将策略方案从 {381b4222-f694-41f0-9685-ff5bb260df2e} 重置为 {8c5e7fda-e8bf-4a96-9a85-a6e23a8c635c}，破案了，玩过 steam vr 游戏后，会强制修改电源计划为高性能，退出游戏后，电源计划也不会恢复默认，steam 的野鸡程序员管杀不管埋！问题找到了，以后总不可能每次手动改计划吧，最后无奈删除了高性能电源计划，现在才发现 steam vr 待机，显卡风扇也不狂转了！
有人说电脑就是拿来用的，高性能问题不大，不过英特尔爆出了缩肛门事件，电脑只要开启高性能模式，cpu 就在疯狂睿频，即使不玩游戏，待机模式就在默默缩肛！
因为我电脑不关机，过 30 分钟就自动睡眠了，最近发现电脑一晚上都不关机，查看电源计划被修改成了高性能，我记得选的平衡模式啊，手动改为平衡，结果第二天又被改成高性能了，难道遇到灵异事件了？初步怀疑是哪个软件改了我的电源计划，最后查询系统电源日志：进程 C:\game\Steam\steamapps\common\SteamVR\bin\win64\vrmonitor.exe (进程 ID: 9536)将策略方案从 {381b4222-f694-41f0-9685-ff5bb260df2e} 重置为 {8c5e7fda-e8bf-4a96-9a85-a6e23a8c635c}，破案了，玩过 steam vr 游戏后，会强制修改电源计划为高性能，退出游戏后，电源计划也不会恢复默认，steam 的野鸡程序员管杀不管埋！问题找到了，以后总不可能每次手动改计划吧，最后无奈删除了高性能电源计划，现在才发现 steam vr 待机，显卡风扇也不狂转了！
有人说电脑就是拿来用的，高性能问题不大，不过英特尔爆出了缩肛门事件，电脑只要开启高性能模式，cpu 就在疯狂睿频，即使不玩游戏，待机模式就在默默缩肛！
第一次跳槽，求各位前辈指点
大号不敢发，创了一个小号来发问。
毕业以后就在本公司干，今年 6 月底 3 年的劳动合同到期。我想要往大厂跳，目前也已经开始往外投简历。但是对跳槽没有任何经验，心里没底，故想向 V2 前辈们讨点经验：
1. 正常流程似乎是公司提前一个月告知是否续签，也就是五月底。若公司按时告知/不按时告知，我应该怎么做？
2. 若想正常离职后丝滑入职下家，我似乎应该在离职前就完成大部分的面试工作。大家一般是怎么安排面试的？
3. 当年毕业入职的时候，依稀记得签了个竞业协议，HR 说每个员工都有签，当时作为学生稀里糊涂就签了。大家是如何处理这种情况的？
4. 跳槽过程中还有什么值得注意的？
附：我和直属 leader 的关系还算不错，离职时打算送个礼物感谢栽培。目前工作照常，没有透露出任何动向。
望各位前辈不吝赐教，多谢！
大号不敢发，创了一个小号来发问。
毕业以后就在本公司干，今年 6 月底 3 年的劳动合同到期。我想要往大厂跳，目前也已经开始往外投简历。但是对跳槽没有任何经验，心里没底，故想向 V2 前辈们讨点经验：
1. 正常流程似乎是公司提前一个月告知是否续签，也就是五月底。若公司按时告知/不按时告知，我应该怎么做？
2. 若想正常离职后丝滑入职下家，我似乎应该在离职前就完成大部分的面试工作。大家一般是怎么安排面试的？
3. 当年毕业入职的时候，依稀记得签了个竞业协议，HR 说每个员工都有签，当时作为学生稀里糊涂就签了。大家是如何处理这种情况的？
4. 跳槽过程中还有什么值得注意的？
附：我和直属 leader 的关系还算不错，离职时打算送个礼物感谢栽培。目前工作照常，没有透露出任何动向。
望各位前辈不吝赐教，多谢！
自建 DNS，当域名解析到 CloudFlare 时自动优选 IP
众所周知，CloudFlare CDN 在内地访问速度一般。刚刚突然想到如果在家里自建 DNS ，当识别到域名解析到 CloudFlare 时自动解析到优选 IP ，内地直连访问会不会好一点
## 为什么这么做？
并非所有套 CloudFlare CDN 的网站都会使用优选 IP(**而且今年 CloudFlare 更新了 TOS 不允许用户将域名解析至非默认分配的 IP**)。或许有 V 友问为什么不上代理？因为有些 IPTV 直播源网站就套了 CF CDN ，如果能直接使用优选 IP 的话就没必要浪费这么多流量了
## 所以我想问啥
不知道各位 V 友有没有具体实例，或者说这个方法是否可行，先感谢各位 V 友了
众所周知，CloudFlare CDN 在内地访问速度一般。刚刚突然想到如果在家里自建 DNS ，当识别到域名解析到 CloudFlare 时自动解析到优选 IP ，内地直连访问会不会好一点
## 为什么这么做？
并非所有套 CloudFlare CDN 的网站都会使用优选 IP(**而且今年 CloudFlare 更新了 TOS 不允许用户将域名解析至非默认分配的 IP**)。或许有 V 友问为什么不上代理？因为有些 IPTV 直播源网站就套了 CF CDN ，如果能直接使用优选 IP 的话就没必要浪费这么多流量了
## 所以我想问啥
不知道各位 V 友有没有具体实例，或者说这个方法是否可行，先感谢各位 V 友了
NAS 上部署音乐服务器
### 大家玩 nas 是用什么方案实现听音乐的场景？
* navdrome?
* webdav?
* plex?
### 这几个我都浅浅地试了下，navdrome 确实不错，但是对中文支持一般，比如繁简体不能互搜之类的，webdav 有效率问题，需要扫文件目录，搜索啥的效率都很低，plex 用的少，有玩过的同学可以介绍下。
### 出于以上，当然也是因为兴趣，
## 自己撸了一个 qm-music: https://github.com/chenqimiao/qm-music
使用场景比较简单：服务端部署+支持 subsonic 的客户端（比如音流）来使用。
近期迭代了好几个版本了，做了不少优化, api 性能上杠杠的，效率非常高，目前测试过 2w 多首歌，感受下来还是非常流畅的，支持免费的 Spotify api 、Last.fm api 接入，即使歌曲没有刮削过，音乐界面看上去也不错，这俩 api 都是免费的，官网可以直接申请，没啥要求。
- 目前支持的功能如下
* Subsonic 协议全兼容 - 完美适配音流/Substreamer 等客户端
* 智能音频转码 - 动态切换 libmp3lame/acc 编码（按需启用）,节省带宽流量
* 多格式支持 - MP3/FLAC/AAC/WAV 等主流格式全覆盖
* 低资源占用 - 运行内存仅需约 150MB
* 多用户体系 - 独立账号系统与权限管理
* 个性化歌单 - 支持创建/管理自定义播放列表
* 收藏与喜欢 - 实时同步的收藏夹功能
* 歌词同步 - 智能匹配本地与在线歌词资源
* 自动化曲库 - 定时监测音乐目录变动，自动刷新元数据
* * 高效元数据解析 - 精准识别 ID3 标签与专辑信息
* 结构化展示 - 专辑/艺术家/流派多维分类浏览
* 云端播放统计 - 记录播放历史与用户偏好
* 全局搜索 - 支持歌曲/专辑/艺术家关键词检索
* 智能推荐 - 基于风格的相似歌曲与歌手推荐
* 流派分类 - 按音乐风格快速筛选曲目
* 支持接入 Spotify api - 元数据一些补充吧
* 支持接入 Last.fm api -元数据一些补充吧
* Kugou api -元数据一些补充吧
### 希望大家支持下 哈哈哈，觉得还行的话，可以给个 star, 鼓励下小弟~
### 有建议和想法的同学也不要吝啬你的键盘哈，可以在这里，也可以在 issue 里留下你的创意，咱们一起讨论讨论
https://github.com/chenqimiao/qm-music
### 大家玩 nas 是用什么方案实现听音乐的场景？
* navdrome?
* webdav?
* plex?
### 这几个我都浅浅地试了下，navdrome 确实不错，但是对中文支持一般，比如繁简体不能互搜之类的，webdav 有效率问题，需要扫文件目录，搜索啥的效率都很低，plex 用的少，有玩过的同学可以介绍下。
### 出于以上，当然也是因为兴趣，
## 自己撸了一个 qm-music: https://github.com/chenqimiao/qm-music
使用场景比较简单：服务端部署+支持 subsonic 的客户端（比如音流）来使用。
近期迭代了好几个版本了，做了不少优化, api 性能上杠杠的，效率非常高，目前测试过 2w 多首歌，感受下来还是非常流畅的，支持免费的 Spotify api 、Last.fm api 接入，即使歌曲没有刮削过，音乐界面看上去也不错，这俩 api 都是免费的，官网可以直接申请，没啥要求。
- 目前支持的功能如下
* Subsonic 协议全兼容 - 完美适配音流/Substreamer 等客户端
* 智能音频转码 - 动态切换 libmp3lame/acc 编码（按需启用）,节省带宽流量
* 多格式支持 - MP3/FLAC/AAC/WAV 等主流格式全覆盖
* 低资源占用 - 运行内存仅需约 150MB
* 多用户体系 - 独立账号系统与权限管理
* 个性化歌单 - 支持创建/管理自定义播放列表
* 收藏与喜欢 - 实时同步的收藏夹功能
* 歌词同步 - 智能匹配本地与在线歌词资源
* 自动化曲库 - 定时监测音乐目录变动，自动刷新元数据
* * 高效元数据解析 - 精准识别 ID3 标签与专辑信息
* 结构化展示 - 专辑/艺术家/流派多维分类浏览
* 云端播放统计 - 记录播放历史与用户偏好
* 全局搜索 - 支持歌曲/专辑/艺术家关键词检索
* 智能推荐 - 基于风格的相似歌曲与歌手推荐
* 流派分类 - 按音乐风格快速筛选曲目
* 支持接入 Spotify api - 元数据一些补充吧
* 支持接入 Last.fm api -元数据一些补充吧
* Kugou api -元数据一些补充吧
### 希望大家支持下 哈哈哈，觉得还行的话，可以给个 star, 鼓励下小弟~
### 有建议和想法的同学也不要吝啬你的键盘哈，可以在这里，也可以在 issue 里留下你的创意，咱们一起讨论讨论
https://github.com/chenqimiao/qm-music
[郑州][金融机构][国企]招聘大数据开发工程师、数据架构师、数据开发工程师、算法工程师等
数据架构师 JD:
1.负责面向业务需求和未来扩展的数据基础平台的调研、技术选型、架构设计、系统规划等工作， 确保数据平台具备高可用、高扩展、安全可靠的特性。
2.负责数据仓库、数据湖、实时计算平台、数据治理平台等各类数据类平台的应用架构、数据架构、技术架构的制定， 确保架构的前瞻性、可扩展性和可维护性， 并能有效支撑上层数据应用。
3.制定大数据平台的性能监控方案， 并负责主导性能瓶颈分析和架构层面的优化调整， 提升平台整体性能； 制定大数据平台日常运维规范和操作手册， 确保平台稳定可靠运行。
4.负责湖仓一体平台的规划、研究及架构设计和技术指导层面的建设实施工作， 深入研究湖仓一体架构的最佳实践， 推动湖仓一体平台在业务场景中的落地应用，提升数据平台的整体能力。
5.负责全行级重点数据项目的技术方案设计和架构评审， 主导关键架构选型和设计， 并解决项目中遇到的关键数据架构问题;
6.负责大数据、云计算、人工智能等相关前瞻技术研究和技术创新， 持续跟踪和研究业界最新的技术趋势和最佳实践。
任职要求：
1.精通数据库、数据仓库原理，熟练掌握关系模型、维度模型、流程模型等建模技术，具有业务系统数据分析、金融数据模型设计和数据资源管理能力；
2.具有丰富的企业级数据架构设计、开发和管理经验，具有丰富的数据处理、数据分析应用等项目开发或支持经验，在相关领域具有成功设计、构建、深度优化完整数据体系的实践经验，具有数据开发项目经验者优先，熟悉银行业务者优先；
3.精通主流数据开发语言和数据分析工具，熟练掌握 Teradata 、GaussDB 、MySQL 、Hadoop 等一种或多种数据平台技术，熟练掌握 Java 、C 、C++、Shell 、Perl 、Python 等一种或多种开发语言；
4.有头部股份制银行、城商行、国有银行、消费金融、金融科技等从业经历或具有大数据工程师证书者优先。
大数据开发工程师 JD:
1.负责大数据系统总体数据架构设计，采用维度建模、星型模型等方法 (对于数据仓库部分) 和 数据湖架构设计方法 (例如湖仓一体)， 完成从业务需求到数据仓库和数据湖的数据模型和架构设计工作；
2. 负责数据湖的逻辑架构和物理架构设计， 包括数据存储层、数据接入层、元数据管理层、数据服务层等； 选型和搭建数据湖基础设施，例如对象存储 (OSS/S3/Azure Blob Storage)、数据湖管理平台等； 制定数据湖建设和运维规范。
3. 建立实时和离线大数据处理流程，负责数据模型的开发和性能优化，提供统一、可靠的离线和实时数据服务；
4. 负责数据治理，建立数据规范，优化数据链路，保证数据时效和数据质量，包括数据标准、数据质量标准、元数据管理规范等。；
5. 通过数据仓库和数据湖(例如数据报表、数据可视化、数据 API 服务)的建设和治理，实现数据产品化，能够针对业务场景探索，例如用户画像、精准营销等，提供大数据解决方案。
任职要求：
1.熟练使用 SQL 和至少一种编程语言 (例如 Python, Scala, Java) 和 Shell 脚本，对大数据基础架构和平台底层原理有深度理解并具备相关开发经验，对复杂系统的性能优化和稳定性提升有一线实战经验，具备相关产品（ Hadoop 、Hive 、HBase 、Kafka 、Spark 、Kylin 、lmpala 、Hudi ，Kudu 、Flink 等）项目应用研发经验，对开源社区有贡献者优先；
2.熟练掌握 SQL 优化技巧，具备复杂 SQL 调优能力，有 ArgoDB, DWS, Doris ，StarRocks 等使用及调优经验优先；
3.有画像系统、风控系统、营销系统、推荐系统等开发经验优先；
4.具有一定的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求及架构设计存在的问题，能够给出有效的解决措施和方法；
5.具有大型数据仓库实施、大数据平台构建开发及人工智能相关经验，熟悉银行业务者优先；
6.优秀的业务理解能力、逻辑性和沟通能力，能跨部门合作沟通；自我驱动力强，能够独立完成任务。
数据开发工程师 JD:
1.负责银行数据中台的建设和维护，包括数据集市、数据变量、特征工程、客户画像、数据地图等模块。
2.与各业务部门紧密合作，深入挖掘业务流程和产品中的关键知识与经验，将其转化为可量化的数据资产。
3.ETL 流程开发与优化；构建高效数据管道；保障数据质量时效；支持数据仓库/湖。
4.负责统筹管理数据产品全生命周期，从管理、营销、渠道、会计等多个角度出发，运用科学的评估方法和指标体系，对数据产品的合理性进行全面评估。
5.通过技术手段和业务协调，实现系统间的数据流畅交互和共享，对数据的采集、传输、存储和使用等各个环节进行严格监控和管理,提升数据服务能力.
任职要求：
1. 熟练掌握 SQL 语言，熟悉主流 MPP 数据库（如 DWS 、ArgoDB 、Doris 等）
2. 熟悉 Hadoop 、Spark, Flink, Hive 等大数据技术栈，并深入了解其原理。
3. 熟悉 Python 、Java 等编程语言，具备良好的编程能力。
4. 熟悉数据治理、数据质量管理等相关知识。
5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神,工作认真负责，具备较强的学习能力和抗压能力。
算法工程师 JD：
1. 负责前沿 AI 算法的研发与落地，主导核心算法模块的设计、实现与性能调优，确保项目算法高质量、按时交付，并在特定业务场景下实现算法的创新突破。
2. 承担复杂 AI 技术难题攻关，制定创新性、可落地性的 AI 技术应用方案，深入剖析业务痛点与数据特征，为业务部门提供专业的算法技术咨询，并主导关键技术选型与方案决策。
3. 负责人工智能平台化应用的设计与搭建，推动 AI 技术在业务场景的规模化应用；密切跟踪 AI 技术发展趋势，开展前瞻性技术预研和创新探索，为构建领先的 AI 技术平台奠定基础。
4. 发挥 AI 技术专家作用，为团队成员和相关项目提供专业技术指导与支持，组织技术分享与培训，持续提升团队整体 AI 算法能力与技术水平，并沉淀最佳实践，驱动团队绩效提升。
任职要求：
1. 熟练掌握 SQL 语言，熟悉主流 MPP 数据库（如 DWS 、ArgoDB 、Doris 等）
2. 熟悉 Hadoop 、Spark 等大数据技术栈，有监管报送实际项目经验者优先。
3. 熟悉 Python 、Java 等编程语言，具备良好的编程能力。
4. 熟悉银行业务流程和监管政策，了解银行监管数据报送体系。
5. 熟悉数据治理、数据质量管理等相关知识。
6. 具备良好的沟通能力和团队合作精神,工作认真负责，具备较强的学习能力和抗压能力。
此外还有数据治理相关等职位，
工作地点位于河南郑州，国企，福利待遇好，不仅能享受稳定的工作环境，更能拥有清晰且长远的职业发展路径，无需担忧 35 岁职业瓶颈。
薪资根据工作年限、工作履历等系列因素确定职级，职级来对应工资，每人情况不一样，无法进行薪酬方面的明确标识。
学历要求硕士研究生及以上(此为硬性要求)
欢迎有意的朋友联系 wechat:ray_hgh
欢迎在郑州或者外地想回郑州的朋友联系，
数据架构师 JD:
1.负责面向业务需求和未来扩展的数据基础平台的调研、技术选型、架构设计、系统规划等工作， 确保数据平台具备高可用、高扩展、安全可靠的特性。
2.负责数据仓库、数据湖、实时计算平台、数据治理平台等各类数据类平台的应用架构、数据架构、技术架构的制定， 确保架构的前瞻性、可扩展性和可维护性， 并能有效支撑上层数据应用。
3.制定大数据平台的性能监控方案， 并负责主导性能瓶颈分析和架构层面的优化调整， 提升平台整体性能； 制定大数据平台日常运维规范和操作手册， 确保平台稳定可靠运行。
4.负责湖仓一体平台的规划、研究及架构设计和技术指导层面的建设实施工作， 深入研究湖仓一体架构的最佳实践， 推动湖仓一体平台在业务场景中的落地应用，提升数据平台的整体能力。
5.负责全行级重点数据项目的技术方案设计和架构评审， 主导关键架构选型和设计， 并解决项目中遇到的关键数据架构问题;
6.负责大数据、云计算、人工智能等相关前瞻技术研究和技术创新， 持续跟踪和研究业界最新的技术趋势和最佳实践。
任职要求：
1.精通数据库、数据仓库原理，熟练掌握关系模型、维度模型、流程模型等建模技术，具有业务系统数据分析、金融数据模型设计和数据资源管理能力；
2.具有丰富的企业级数据架构设计、开发和管理经验，具有丰富的数据处理、数据分析应用等项目开发或支持经验，在相关领域具有成功设计、构建、深度优化完整数据体系的实践经验，具有数据开发项目经验者优先，熟悉银行业务者优先；
3.精通主流数据开发语言和数据分析工具，熟练掌握 Teradata 、GaussDB 、MySQL 、Hadoop 等一种或多种数据平台技术，熟练掌握 Java 、C 、C++、Shell 、Perl 、Python 等一种或多种开发语言；
4.有头部股份制银行、城商行、国有银行、消费金融、金融科技等从业经历或具有大数据工程师证书者优先。
大数据开发工程师 JD:
1.负责大数据系统总体数据架构设计，采用维度建模、星型模型等方法 (对于数据仓库部分) 和 数据湖架构设计方法 (例如湖仓一体)， 完成从业务需求到数据仓库和数据湖的数据模型和架构设计工作；
2. 负责数据湖的逻辑架构和物理架构设计， 包括数据存储层、数据接入层、元数据管理层、数据服务层等； 选型和搭建数据湖基础设施，例如对象存储 (OSS/S3/Azure Blob Storage)、数据湖管理平台等； 制定数据湖建设和运维规范。
3. 建立实时和离线大数据处理流程，负责数据模型的开发和性能优化，提供统一、可靠的离线和实时数据服务；
4. 负责数据治理，建立数据规范，优化数据链路，保证数据时效和数据质量，包括数据标准、数据质量标准、元数据管理规范等。；
5. 通过数据仓库和数据湖(例如数据报表、数据可视化、数据 API 服务)的建设和治理，实现数据产品化，能够针对业务场景探索，例如用户画像、精准营销等，提供大数据解决方案。
任职要求：
1.熟练使用 SQL 和至少一种编程语言 (例如 Python, Scala, Java) 和 Shell 脚本，对大数据基础架构和平台底层原理有深度理解并具备相关开发经验，对复杂系统的性能优化和稳定性提升有一线实战经验，具备相关产品（ Hadoop 、Hive 、HBase 、Kafka 、Spark 、Kylin 、lmpala 、Hudi ，Kudu 、Flink 等）项目应用研发经验，对开源社区有贡献者优先；
2.熟练掌握 SQL 优化技巧，具备复杂 SQL 调优能力，有 ArgoDB, DWS, Doris ，StarRocks 等使用及调优经验优先；
3.有画像系统、风控系统、营销系统、推荐系统等开发经验优先；
4.具有一定的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求及架构设计存在的问题，能够给出有效的解决措施和方法；
5.具有大型数据仓库实施、大数据平台构建开发及人工智能相关经验，熟悉银行业务者优先；
6.优秀的业务理解能力、逻辑性和沟通能力，能跨部门合作沟通；自我驱动力强，能够独立完成任务。
数据开发工程师 JD:
1.负责银行数据中台的建设和维护，包括数据集市、数据变量、特征工程、客户画像、数据地图等模块。
2.与各业务部门紧密合作，深入挖掘业务流程和产品中的关键知识与经验，将其转化为可量化的数据资产。
3.ETL 流程开发与优化；构建高效数据管道；保障数据质量时效；支持数据仓库/湖。
4.负责统筹管理数据产品全生命周期，从管理、营销、渠道、会计等多个角度出发，运用科学的评估方法和指标体系，对数据产品的合理性进行全面评估。
5.通过技术手段和业务协调，实现系统间的数据流畅交互和共享，对数据的采集、传输、存储和使用等各个环节进行严格监控和管理,提升数据服务能力.
任职要求：
1. 熟练掌握 SQL 语言，熟悉主流 MPP 数据库（如 DWS 、ArgoDB 、Doris 等）
2. 熟悉 Hadoop 、Spark, Flink, Hive 等大数据技术栈，并深入了解其原理。
3. 熟悉 Python 、Java 等编程语言，具备良好的编程能力。
4. 熟悉数据治理、数据质量管理等相关知识。
5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神,工作认真负责，具备较强的学习能力和抗压能力。
算法工程师 JD：
1. 负责前沿 AI 算法的研发与落地，主导核心算法模块的设计、实现与性能调优，确保项目算法高质量、按时交付，并在特定业务场景下实现算法的创新突破。
2. 承担复杂 AI 技术难题攻关，制定创新性、可落地性的 AI 技术应用方案，深入剖析业务痛点与数据特征，为业务部门提供专业的算法技术咨询，并主导关键技术选型与方案决策。
3. 负责人工智能平台化应用的设计与搭建，推动 AI 技术在业务场景的规模化应用；密切跟踪 AI 技术发展趋势，开展前瞻性技术预研和创新探索，为构建领先的 AI 技术平台奠定基础。
4. 发挥 AI 技术专家作用，为团队成员和相关项目提供专业技术指导与支持，组织技术分享与培训，持续提升团队整体 AI 算法能力与技术水平，并沉淀最佳实践，驱动团队绩效提升。
任职要求：
1. 熟练掌握 SQL 语言，熟悉主流 MPP 数据库（如 DWS 、ArgoDB 、Doris 等）
2. 熟悉 Hadoop 、Spark 等大数据技术栈，有监管报送实际项目经验者优先。
3. 熟悉 Python 、Java 等编程语言，具备良好的编程能力。
4. 熟悉银行业务流程和监管政策，了解银行监管数据报送体系。
5. 熟悉数据治理、数据质量管理等相关知识。
6. 具备良好的沟通能力和团队合作精神,工作认真负责，具备较强的学习能力和抗压能力。
此外还有数据治理相关等职位，
工作地点位于河南郑州，国企，福利待遇好，不仅能享受稳定的工作环境，更能拥有清晰且长远的职业发展路径，无需担忧 35 岁职业瓶颈。
薪资根据工作年限、工作履历等系列因素确定职级，职级来对应工资，每人情况不一样，无法进行薪酬方面的明确标识。
学历要求硕士研究生及以上(此为硬性要求)
欢迎有意的朋友联系 wechat:ray_hgh
欢迎在郑州或者外地想回郑州的朋友联系，
分享一个体感手势控制的虚拟手枪 iOS / iWatch App，用 Swift 写的
最近趁着空闲时间做了个小玩意儿，主打“体感开枪”的虚拟 App ，已经上线 App Store 了
项目叫 **BangBang**，支持 iOS 和 Apple Watch ，App Store 搜 “BangBang 空气枪” 应该能搜到
---
🧩 初衷其实很简单：
那天在办公室拿着手表晃来晃去，刚好我自己也是军迷，就突然灵感来了：
要不做一个“抬手就能开枪”的 App ？这样平时对着 xx 同事，可以打一枪。
看了下市面上也有人做，也觉得挺解压的，想说这个应该也不复杂，就直接自己做了一个 💥
---
🎮 功能上比较轻量：
- Apple Watch / iPhone 都能当“手枪”
- 抬手 / 挥手就能开火（基于 motionManager 做的）
- 支持几十种武器（手枪、步枪、机关枪、冲锋枪都有……）
- 每种枪都有音效 + 连发 + 振动反馈
- 还做了几套风格皮肤，比如毛毡枪、霓虹枪、复古枪、透明枪
---
⚙️ 技术部分：
- 前端 SwiftUI + watchOS 独立 App 支持
- 体感识别靠 Watch motion 数据 + 节奏判断
- 数据结构上没啥难点，主要难在「响应速度」调教和「误触误判」容错
- 收费方式是 IAP + RevenueCat （做了月/年/终身三档订阅）
---
🧡 整个项目做得比较开心，也欢迎大家随便玩玩看看
要是对体感控制、Watch 独立 App 、游戏音效模拟有兴趣的朋友，欢迎交流
*App Store 搜：BangBang 空气枪（图标是橙色的那款）*
后续可能会加个“对战模式”，两个人对着比谁先开枪🤣
最近趁着空闲时间做了个小玩意儿，主打“体感开枪”的虚拟 App ，已经上线 App Store 了
项目叫 **BangBang**，支持 iOS 和 Apple Watch ，App Store 搜 “BangBang 空气枪” 应该能搜到
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🧩 初衷其实很简单：
那天在办公室拿着手表晃来晃去，刚好我自己也是军迷，就突然灵感来了：
要不做一个“抬手就能开枪”的 App ？这样平时对着 xx 同事，可以打一枪。
看了下市面上也有人做，也觉得挺解压的，想说这个应该也不复杂，就直接自己做了一个 💥
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🎮 功能上比较轻量：
- Apple Watch / iPhone 都能当“手枪”
- 抬手 / 挥手就能开火（基于 motionManager 做的）
- 支持几十种武器（手枪、步枪、机关枪、冲锋枪都有……）
- 每种枪都有音效 + 连发 + 振动反馈
- 还做了几套风格皮肤，比如毛毡枪、霓虹枪、复古枪、透明枪
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⚙️ 技术部分：
- 前端 SwiftUI + watchOS 独立 App 支持
- 体感识别靠 Watch motion 数据 + 节奏判断
- 数据结构上没啥难点，主要难在「响应速度」调教和「误触误判」容错
- 收费方式是 IAP + RevenueCat （做了月/年/终身三档订阅）
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🧡 整个项目做得比较开心，也欢迎大家随便玩玩看看
要是对体感控制、Watch 独立 App 、游戏音效模拟有兴趣的朋友，欢迎交流
*App Store 搜：BangBang 空气枪（图标是橙色的那款）*
后续可能会加个“对战模式”，两个人对着比谁先开枪🤣
喜欢玩射击类游戏的宝子，可以试试这两款游戏哇。
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https://rooftopsnipers.space/
https://funnyshooter2.best/
我会一直坚持更新更多好玩的游戏~~~~
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关于 gin+xhtml 和 next nuxt 的对比,各位兄弟们看看
选择困难症的我看到这个就头疼
Next.js vs Nuxt.js vs Gin (模板渲染) SSR 性能对比
以下从 请求处理速度、并发能力、内存占用、冷启动时间 和 适用场景 五个维度，对三者进行详细对比分析。
1. 请求处理速度（单请求）
框架 平均响应时间 (ms) 核心原因
Gin 1-3 ms Go 编译为机器码，模板渲染直接操作内存，无虚拟 DOM 开销。
Next.js 20-50 ms React 服务端渲染需构建虚拟 DOM ，Node.js 单线程执行计算。
Nuxt.js 15-40 ms Vue 的模板编译优化较好，但依然需要生成渲染函数，略快于 React 。
测试条件：
简单页面渲染（无复杂逻辑，模板大小 ~10KB ）。
测试工具：wrk ，1 线程，1 并发连接。
硬件：2 核 4GB 云服务器。
2. 高并发处理能力（ QPS ）
框架 1000 并发 QPS 核心原因
Gin 15,000-30,000 Go 协程（ goroutine ）轻量级并发模型，可充分利用多核 CPU 。
Next.js 500-2,000 Node.js 单线程事件循环，高并发下易阻塞，需集群化部署。
Nuxt.js 800-3,000 与 Next.js 类似，但 Vue 3 的渲染效率优化稍好，QPS 略高。
测试条件：
复杂页面渲染（含循环、条件分支）。
测试工具：wrk ，持续压测 60 秒。
硬件：4 核 8GB 云服务器。
3. 内存占用（单实例）
框架 内存占用 (MB) 核心原因
Gin 20-50 Go 静态编译，无运行时解释器，内存管理高效。
Next.js 150-300 Node.js V8 引擎内存开销大，React 虚拟 DOM 缓存占用高。
Nuxt.js 120-250 Vue 3 内存优化较好，但仍受限于 Node.js 运行时。
测试条件：
持续处理 1000 请求后的稳定内存占用。
4. 冷启动时间
框架 冷启动时间 核心原因
Gin 10-50 ms 编译为二进制文件，启动时无依赖加载。
Next.js 2-5 秒 需加载 Node.js 模块、构建 React 应用实例。
Nuxt.js 1.5-4 秒 Vue 应用初始化稍快，但仍依赖 Node.js 模块加载。
5. 适用场景推荐
场景 推荐框架 原因
高并发 SEO 页面 Gin Go 协程轻松应对万级 QPS ，内存占用极低。
复杂交互 SPA Next.js/Nuxt.js React/Vue 生态完善，支持客户端路由、状态管理。
混合渲染（ SSR+静态） Next.js (ISR) 增量静态再生（ ISR ）优化动态和静态内容混合场景。
简单后台管理系统 Gin + HTMX 快速开发，无需复杂前端工具链，运维成本低。
企业级全栈应用 Next.js 类型安全（ TypeScript ）、完善工具链（ Vercel 部署）、团队协作友好。
6. 性能优化建议
Gin 优化
模板预编译：预加载模板到内存，避免每次请求解析。
响应压缩：使用 gzip 中间件减少传输体积。
连接池管理：数据库/API 调用复用连接，减少 TCP 握手开销。
Next.js/Nuxt.js 优化
缓存策略：使用 stale-while-revalidate 或 Redis 缓存渲染结果。
代码拆分：动态导入组件（ next/dynamic 或 lazy ）。
边缘化部署：通过 Vercel/Netlify 边缘节点加速全球访问。
选择困难症的我看到这个就头疼
Next.js vs Nuxt.js vs Gin (模板渲染) SSR 性能对比
以下从 请求处理速度、并发能力、内存占用、冷启动时间 和 适用场景 五个维度，对三者进行详细对比分析。
1. 请求处理速度（单请求）
框架 平均响应时间 (ms) 核心原因
Gin 1-3 ms Go 编译为机器码，模板渲染直接操作内存，无虚拟 DOM 开销。
Next.js 20-50 ms React 服务端渲染需构建虚拟 DOM ，Node.js 单线程执行计算。
Nuxt.js 15-40 ms Vue 的模板编译优化较好，但依然需要生成渲染函数，略快于 React 。
测试条件：
简单页面渲染（无复杂逻辑，模板大小 ~10KB ）。
测试工具：wrk ，1 线程，1 并发连接。
硬件：2 核 4GB 云服务器。
2. 高并发处理能力（ QPS ）
框架 1000 并发 QPS 核心原因
Gin 15,000-30,000 Go 协程（ goroutine ）轻量级并发模型，可充分利用多核 CPU 。
Next.js 500-2,000 Node.js 单线程事件循环，高并发下易阻塞，需集群化部署。
Nuxt.js 800-3,000 与 Next.js 类似，但 Vue 3 的渲染效率优化稍好，QPS 略高。
测试条件：
复杂页面渲染（含循环、条件分支）。
测试工具：wrk ，持续压测 60 秒。
硬件：4 核 8GB 云服务器。
3. 内存占用（单实例）
框架 内存占用 (MB) 核心原因
Gin 20-50 Go 静态编译，无运行时解释器，内存管理高效。
Next.js 150-300 Node.js V8 引擎内存开销大，React 虚拟 DOM 缓存占用高。
Nuxt.js 120-250 Vue 3 内存优化较好，但仍受限于 Node.js 运行时。
测试条件：
持续处理 1000 请求后的稳定内存占用。
4. 冷启动时间
框架 冷启动时间 核心原因
Gin 10-50 ms 编译为二进制文件，启动时无依赖加载。
Next.js 2-5 秒 需加载 Node.js 模块、构建 React 应用实例。
Nuxt.js 1.5-4 秒 Vue 应用初始化稍快，但仍依赖 Node.js 模块加载。
5. 适用场景推荐
场景 推荐框架 原因
高并发 SEO 页面 Gin Go 协程轻松应对万级 QPS ，内存占用极低。
复杂交互 SPA Next.js/Nuxt.js React/Vue 生态完善，支持客户端路由、状态管理。
混合渲染（ SSR+静态） Next.js (ISR) 增量静态再生（ ISR ）优化动态和静态内容混合场景。
简单后台管理系统 Gin + HTMX 快速开发，无需复杂前端工具链，运维成本低。
企业级全栈应用 Next.js 类型安全（ TypeScript ）、完善工具链（ Vercel 部署）、团队协作友好。
6. 性能优化建议
Gin 优化
模板预编译：预加载模板到内存，避免每次请求解析。
响应压缩：使用 gzip 中间件减少传输体积。
连接池管理：数据库/API 调用复用连接，减少 TCP 握手开销。
Next.js/Nuxt.js 优化
缓存策略：使用 stale-while-revalidate 或 Redis 缓存渲染结果。
代码拆分：动态导入组件（ next/dynamic 或 lazy ）。
边缘化部署：通过 Vercel/Netlify 边缘节点加速全球访问。
铅基超导体研发突破， ROOMCON 去中心化科研体系取得新进展
南韩的金容振教授近日成功研发出一种以铅（ Lead ）为主的尖端复合材料超导体样品。该样品在接近常温的条件下表现出显著的电阻下降现象，打破了传统超导材料必须依赖极低温环境的认知，为常温超导的实现提供了新的实验依据。
在研究过程中，金教授通过精密调控温度、电压与磁场等多种外部参数，成功实现了现有理论难以解释的导电行为。尤其是在非极低温环境下出现的电阻骤减，为探索新型超导材料系统开辟了新的方向。
此次成果是 ROOMCON 项目中，研究者主导型去中心化科学（ DeSci ）体系的重要进展。该体系打破了传统由政府或大型机构主导的科研资助模式，通过全球科研社区的直接支持，使研究人员能够独立开展工作。这一机制不仅提升了资金运用的效率与透明度，也增强了科研过程中的自主性与创新能力。
金教授表示：“本次样品的意义不在于单一材料的可重复性，而在于展示了如何通过环境变量的动态调控，引发新的物理行为。”他补充道，团队计划在更多实验条件下继续验证其物理特性，并与外部机构开展合作研究。
目前，已有多家国内外科研机构向金教授提出样品申请与合作请求，部分机构已启动第三方验证实验。在学术界与产业界对常温超导高度关注的背景下，该项研究成果被视为拓展铅基超导候选材料体系的重要一步。
公司：ROOMCON
联系人：skyes park
邮箱： skyespark28@gmail.com
网址：[https://www.roomcontoken.xyz]( https://www.roomcontoken.xyz/)
国家：韩国
南韩的金容振教授近日成功研发出一种以铅（ Lead ）为主的尖端复合材料超导体样品。该样品在接近常温的条件下表现出显著的电阻下降现象，打破了传统超导材料必须依赖极低温环境的认知，为常温超导的实现提供了新的实验依据。
在研究过程中，金教授通过精密调控温度、电压与磁场等多种外部参数，成功实现了现有理论难以解释的导电行为。尤其是在非极低温环境下出现的电阻骤减，为探索新型超导材料系统开辟了新的方向。
此次成果是 ROOMCON 项目中，研究者主导型去中心化科学（ DeSci ）体系的重要进展。该体系打破了传统由政府或大型机构主导的科研资助模式，通过全球科研社区的直接支持，使研究人员能够独立开展工作。这一机制不仅提升了资金运用的效率与透明度，也增强了科研过程中的自主性与创新能力。
金教授表示：“本次样品的意义不在于单一材料的可重复性，而在于展示了如何通过环境变量的动态调控，引发新的物理行为。”他补充道，团队计划在更多实验条件下继续验证其物理特性，并与外部机构开展合作研究。
目前，已有多家国内外科研机构向金教授提出样品申请与合作请求，部分机构已启动第三方验证实验。在学术界与产业界对常温超导高度关注的背景下，该项研究成果被视为拓展铅基超导候选材料体系的重要一步。
公司：ROOMCON
联系人：skyes park
邮箱： skyespark28@gmail.com
网址：[https://www.roomcontoken.xyz]( https://www.roomcontoken.xyz/)
国家：韩国