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# 技术 / 研发 / 数据 关键词库
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## 后端 / 服务端
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**Must-have 语言 & 框架**
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- 主流语言：Java / Go / Python / C++ / Rust / Node.js
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- Web 框架：Spring Boot、Gin、FastAPI、Django、Express、NestJS
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- 微服务：Spring Cloud、gRPC、Service Mesh、Istio
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- 中间件：Kafka、RabbitMQ、Redis、ZooKeeper、Etcd
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**系统设计信号**
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- 高并发、高可用、分布式、CAP、一致性、限流、降级、熔断
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- 存储：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、ClickHouse、HBase、TiDB
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- 缓存策略、读写分离、分库分表
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- 容器化：Docker、Kubernetes、Helm
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- 云：AWS / GCP / 阿里云 / 腾讯云 / 火山
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**职级判断**
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- 初级（1-3 年）：能独立完成模块开发
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- 中级（3-5 年）：负责子系统设计、code review、带新人
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- 高级（5-8 年）：架构设计、跨团队协作、技术选型
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- 资深 / Staff（8+ 年）：业务架构、技术战略、影响力
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## 前端
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**Must-have**
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- HTML / CSS / JavaScript / TypeScript
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- 框架：React、Vue、Angular、Svelte
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- 工程化：Webpack、Vite、Rollup、Turbopack
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- 状态管理：Redux、Zustand、Pinia、MobX
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- 全栈倾向：Next.js、Nuxt、Remix
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**Nice-to-have**
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- 跨端：React Native、Flutter、Electron、Tauri
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- 性能优化：FCP / LCP / CLS、SSR、SSG、CDN
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- 可视化：D3、ECharts、Three.js
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- 微前端：qiankun、single-spa、Module Federation
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## 算法 / 机器学习
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**Must-have**
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- 数学基础：概率统计、线性代数、优化
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- 经典 ML：sklearn、XGBoost、LightGBM、特征工程
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- 深度学习：PyTorch、TensorFlow、JAX
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- 训练：分布式训练、数据并行、模型并行、混合精度
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- 部署：ONNX、TensorRT、TorchServe、Triton
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**LLM / GenAI 方向**
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- 预训练、SFT、RLHF、DPO、PPO
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- RAG、向量检索、Embedding、Reranker
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- Prompt 工程、Tool use、Agent、MCP
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- 模型评估：benchmark、人工评估、LLM-as-Judge
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- 推理优化：vLLM、量化、KV cache、speculative decoding
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**CV / NLP / RecSys 细分**
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- CV：检测、分割、OCR、视频理解、扩散模型
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- NLP：分类、NER、问答、对话、信息抽取
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- RecSys：召回、粗排、精排、重排、CTR / CVR、Cold Start
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## 数据 / 数仓
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**Must-have**
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- SQL（必考，不熟练直接 pass）
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- 数仓建模：维度建模、星型 / 雪花、ODS/DWD/DWS/ADS
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- 大数据：Hive、Spark、Flink、Presto / Trino
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- 调度：Airflow、DolphinScheduler
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- BI：Tableau、PowerBI、Superset、Quick BI
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## 数据分析师 / 商分
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**Must-have**
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- SQL（中级以上：窗口函数、CTE、复杂 join）
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- 业务理解：能从需求方一句话拆出指标 + 维度
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- 实验设计：A/B test、显著性、样本量
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- 工具：Python (pandas)、R、Excel 高阶、可视化工具
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## DevOps / SRE
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- CI/CD：Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions、ArgoCD
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- IaC：Terraform、Pulumi、Ansible、Chef
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- 监控：Prometheus、Grafana、ELK、Datadog、SkyWalking
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- 故障处理：On-call、SLO、SLA、错误预算、事故复盘
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## 反信号
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- 简历只有"熟悉 / 了解 / 会用" → 弱
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- 列了一堆框架，没有项目对应 → 假
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- 没有任何性能数字 / 数据规模 → 单薄
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