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校招后端开发工程师 - 飞书商业运营与策略
北京/上海/杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、软件工程及相关专业优先
- 计算机基础扎实，具备良好的编码能力、算法基础、逻辑思维能力，以及一定的抽象设计和工程设计能力
- 熟练掌握至少一种主流服务端编程语言及相关技术生态，如C/C++、Java、Golang、PHP等
- 具备良好的业务理解、沟通协作和问题解决能力，有责任心和自驱力，能够持续学习和自我提升
- 对商业化系统、交易系统或复杂业务建模感兴趣，有相关项目、实习或竞赛经验者优先
- 有AI Coding实践经验、活跃的技术社区经历或GitHub开源项目经验者优先。
岗位描述
团队介绍：飞书商业运营与策略团队致力于以数据与 AI 驱动飞书商业化的长期增长，负责设计和迭代飞书的商业模式、产品包装与定价策略，并通过完善的指标体系和经营分析能力，将业务决策稳固地建立在数据与事实之上。
依托飞书一体化协作平台与豆包办公任务的前沿 AI 能力，我们正在打造 AI-Native 的商业运营中枢，让定价、增长策略、经营分析与系统产品迭代在同一个智能闭环内协同运转，为组织释放更加稳健、高效、具全球拓展能力的商业价值。
- 1、负责飞书AI商业化平台售卖链路的建设与演进，围绕订单、商品、营销、报价、支付、对账、认款等核心销售环节，沉淀稳定、通用、可扩展的系统能力；
- 2、参与复杂商业化业务的分析与建模，支撑多供给形态、多售卖形态和多计费形态下的商品交易及营销增长，持续提升售卖效率与客户交易体验；
- 3、参与核心交易链路的架构设计和稳定性建设，持续优化系统的数据一致性、幂等性、异常补偿、性能及可观测性，保障业务安全、稳定运行；
- 4、负责高质量的系统设计与编码，通过工具和工程体系建设提升团队研发效率；团队主要使用Golang；
- 5、拥抱AI Coding等新研发范式，探索AI在需求理解、方案设计、编码、测试和排障等研发环节中的落地，持续提升工程效率与交付质量。
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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