分佈式內容應用Matters邀請全棧&系統&數據工程師加入 （推薦成功有獎）

Matters 是一個以分佈式網絡為基礎、加密貨幣驅動的內容社區。剛過去的10月31日，Matters 的內測版本已將所有內容上載至 IPFS 的節點存儲，完成將數據回歸創作者的第一步；在此基礎上，Matters將進一步重構內容價值鏈：版權確認、智能合約、價值流轉。

區塊鏈的大熱，帶動了分佈式網絡的向前探索。去中心化的想像，從想像到落地充滿挑戰，Matters 目標明確、場景清晰，已經走出了第一步：

獲天使融資五個月，產品即將從 Prototype 向 Alpha 版本演進。內測原型版產品，已聚集 2000 名作者，產生過萬條互動內容，近萬次讚賞行為。團隊初成，支持遠程辦公，分布在香港、洛杉磯、台北、上海、廣州、深圳。

分佈式內容生態的願景，需要更堅實的產品與技術探索。一切剛剛開始，Matters 誠邀有共同願景的工程師加入！

我們看重什麼？

• 和做什麼事情一樣重要的，是和什麼人一起做：Matters 小隊來自產品、內容、技術等不同背景，遵循開放、分享與去中心的文化。大家在 Slack、Trello 和 Gmail 上見面，以週為單位，在每一版 Sprint 和 OKR 中迭代。
• 我們重視建立工程師文化，相信互助學習、知識分享和小步嘗試的力量。同時，我們看重系統的標準化，代碼的簡潔和文件的清晰。
• 創業初期，你可能會被要求 multi-tasking，這意味著辛苦，更需要高效，也意味著進步和成長。希望你已做好準備，並因此感到興奮。

我們會提供:

• 有競爭力的報酬：人是創業公司最大的價值，我們會省下所有能省的錢，把回報留給同事。
• 無限年假：每年年假天數不設上限，只是請不要少於十天
• 期權：Matters 的期權不是空頭支票，我們的期權設計會激勵大家和公司一同成長。
• 進修津貼：每年在 Coursera \ Udacity \ Udemy 等平台自由選擇 2 門付費課程，公司買單。
• 自由選擇工作地點

我們的技術棧:

前端：React; GraphQL/Apollo; Quilljs; Optional: Android and iOS native

後端：GraphQL/Apollo; Nodejs; Typescript; Websocket; DynamoDB/DAX; IPFS

Infra: Docker/k8s; Spark; AWS

协作: Github; Trello; Slack；Google Drive

我們需要什麼樣的隊員?

全棧工程師

我們需要你：

• 和前後端工程師合作，擴展和維護傳統 client-server 技術架構，同時將架構逐漸遷移到 P2P 的 DApp
• 探索移動端對 DApp 的支持
  

希望你：

• 有前後端開發經驗
• 熟悉 TypeScript , Node.js, GraphQL, React (React Native 有加分)
• 對學習和使用最前沿的 DApp 技術有熱情
• 追求高質量和注重細節的用戶體驗
• 有很好的協作能力也願意發展新技能

系統工程師

系統工程師會幫助建立與維護我們快速發展的基礎設施。我們的系統運行在 AWS 環境，採用 Docker 和 Kubernetes 為基礎架構，同時使用 DynamoDB/DAX, S3, ElasticSearch 與 IPFS。

我們需要你

• 管理和監控所有運行中的系統和基礎設施
• 優化系統性能與提高基礎設施可用性
• 與開發人員共同設計、配置和佈設新的系統服務
• 監視和測試應用程式性能，以發現潛在的瓶頸，確定可能的解決方案，並與開發人員一起實現這些修復
• 維護系統安全，保證資料的備份和冗餘
• 編寫和維護自定義腳本，以提高系統效率並降低人工干預
• 參與資訊和運營支持系統的設計

希望你

• 有建立、配置以及解決 UNIX /Linux 環境問題的經驗
• 在應用程序棧的管理和性能調優方面有豐富的經驗 (e.g., NGINX、pm2)
• 豐富雲端系統操作經驗，AWS 優先
• 對封裝與佈設容器化軟件有經驗（e.g., docker)
• 有監控系統經驗
• 有 CI/CD 和相關的自動化系統經驗(e.g., Jenkins, Travis)
• 良好的腳本編寫能力 (e.g., shell scripts, Perl, Ruby, Python)
• 熟悉網絡協議 (OSI network layers, TCP/IP)

數據工程師

數據工程師會與系統工程師建立從數據庫到 Notebook、從模型到 API 的數據管道，參與推薦系統與數據分系統的設計、實施與維護。

我們需要你

• 識別有價值的數據源並自動化收集過程
• 處理結構化和非結構化數據
• 設計並佈設 DynamoDB 數據庫與 Spark 集群之間的連接
• 建立 Spark 集群與 Notebook 之前的鏈接
• 參與設計並實施模型佈設為 API 的管道
• 通過分析數據發現趨勢和模式
• 建立預測模型和機器學習算法
• 通過集成建模組合模型
• 使用數據可視化技術呈現資訊
• 針對商業需求提出解決方案和策略
• 和技術以及產品團隊配合，設計對內數據分析平台的結構

希望你

• 有數據挖掘經驗
• 熟悉機器學習與推薦引擎模型
• 有建立及使用 Spark 或 Hadoop 集群的經驗
• 熟悉 R、SQL 或 Python；了解Scala、Java 或者 C++
• 有分析性思維和具有數據驅動業務的商業思維
• 有很強的數學能力 (e.g. statistics, algebra)
• 喜歡解決問題
  
  

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