1、快速学习，不断突破技术瓶颈，乐于探索未知领域，随时准备好去面对新挑战； 2、具备优秀程序员的基本素养，对代码有洁癖，遇到问题可以一查到底，善用工具，对工程效率有自己的见解； 3、全栈式人才，在计算机系统结构、操作系统内核、网络、分布式系统、算法等领域有所专长相互融合； 4、至少需要在一门编程语言上达到精通的水平，不局限于一种开发语言，有持续学习多种开发语言的意愿和能力。

负责云计算和大数据基础技术研发，包括不限于以下方向： 1、云基础设施技术，包括研发面向百万级服务器的网络（如RDMA、可编程芯片）、服务器（如异构计算）、数据中心，以及构建超大规模的基础设施智能化运维体系（如AIOps）； 2、虚拟化技术，包括XEN、KVM等开源技术的改进，以及也包括我们自研的SDN、VPC等网络虚拟化、存储虚拟化技术，还包括Docker等轻量级的容器方案； 3、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、HBase等开源数据库内核的改进； 4、包含单集群上万个节点，多地多集群的超大规模分布式存储系统(文件系统，KVstore，BigTable等等）、分布式计算系（MapReduce，DAG，MPI并行计算、Batch、类Hive/spark的计算系统包括离线，分布式开发语言，分布式开发IDE，查询优化，流式实时计算，图计算，MPP等等）、弹性分布式资源管理和调度（海量多维度的多目标的调度系统，多个资源维度资源隔离技术等等）、机器学习平台（包括Paratemter Server，深度学习，逻辑回归等等）、异构等新型硬件上计算（包括CPU，GPU，FPGA，RDMA等等）； 5、大数据在线引擎体系的目标是是集广告、搜索、推荐的投放三位于一体，在近百毫秒周期内，从服务端跨越至移动端上智能，支撑总体近TB级的模型，完成知识推理向量匹配等各种召回，以及其它深度学习的排序和预测算法，参与计算的数十亿商品保持实时更新，支持数百位算法工程师面向众多场景展开测试，在算子流图化的抽象之下，引擎内的模型和数据可随时调整布局满足迭代所需。