关于我们

OKX Wallet 是 OKX 面向全球用户打造的钱包产品，帮助用户安全、便捷地存储、管理和使用链上资产。

钱包后端会面对多链、多资产、高并发、链上状态不确定性以及资金安全等一系列挑战。这里既有传统互联网后端的复杂系统问题，也有区块链业务独有的交易、签名和链上交互问题。

我们正在寻找一位有 5–10 年左右后端开发经验的高级 Java 工程师。

我们希望你具备扎实的工程能力，能够独立负责核心模块，面对复杂问题时有自己的判断，也能主动协调上下游，把事情持续推动到落地。

你将负责什么

加入 Wallet 团队后，你会参与钱包核心后端系统的设计、开发和持续优化。

你不只是根据需求完成代码，也需要理解业务目标和完整链路，能够独立负责一个相对复杂的模块，从方案设计、开发测试一直跟进到上线和后续维护。

你会重点参与以下工作：

负责钱包核心后端模块

参与地址管理、资产同步、交易构建、交易广播、链上确认、Gas 估算、Nonce 管理和交易状态跟踪等核心模块的建设。

你需要能够理解模块在完整钱包链路中的作用，根据实际业务场景完成系统设计和代码实现，并持续关注系统的稳定性、性能和可维护性。

面对复杂需求时，希望你能先把问题拆清楚，再确定实现方案，而不是简单堆代码或者照搬过去的设计。

参与交易与链上交互场景建设

参与转账、代币授权、合约交互、跨链、Swap、DApp 连接和签名请求处理等交易场景。

你需要理解一笔交易从钱包发起，到构建、签名、广播、链上确认和最终状态更新的大致过程。

对于交易卡住、重复提交、状态不一致、链上成功但业务系统没有及时更新等问题，能够结合日志、链上数据和系统调用链进行定位和处理。

参与多链和新链接入

我们已经支持 EVM、Tron、Solana 等主流公链，也会持续接入新的公链、Layer 2 网络和资产标准。

你会参与新链的技术调研、接入方案设计和功能开发，逐步理解不同链在地址模型、账户体系、交易结构、签名方式、手续费和确认机制上的差异。

新链接入不只是调用 RPC 接口，还需要考虑节点稳定性、资产同步、交易状态、异常补偿、监控告警和安全边界。

我们不要求你一开始就精通所有链，但希望你有较强的学习能力，能够快速理解一条新链的关键机制，并把它转化成可落地的工程方案。

保障系统稳定运行

参与钱包核心服务的日常稳定性建设，包括监控、告警、限流、降级、重试、补偿、数据对账和故障排查。

线上出现问题时，能够主动参与排查，结合日志、监控指标和链路追踪逐步缩小范围，定位问题原因并完成修复。

对于重复发生的问题，希望你不只是临时处理，还能够分析背后的系统性原因，推动补充监控、完善兜底逻辑或者优化系统设计。

推动负责的项目落地

高级工程师不仅需要把自己的代码写完，也需要对负责的模块和项目结果有一定的责任感。

对于涉及产品、测试、前端、基础设施或者其他后端团队的项目，希望你能够主动同步信息、识别依赖和风险，并持续推动问题解决。

遇到需求不清楚或者方案存在分歧时，不只是等待别人给答案，而是能够先梳理背景、提出自己的判断，并推动相关人员形成共识。

我们看重的不是“催进度”，而是你能否把问题讲清楚、把关键人找到、把阻碍逐步解决，最终让事情顺利落地。

持续提升工程质量

参与技术方案讨论、代码审查和系统优化，帮助团队持续提升代码质量和工程效率。

能够主动发现不合理的设计、重复逻辑和潜在风险，并提出可以执行的改进建议。

愿意沉淀技术文档、故障总结和最佳实践，也愿意帮助经验相对少的同事一起解决问题。

我们不要求你承担团队管理职责，但希望你能够在自己熟悉的领域里发挥一定的技术影响力。

把 AI 用到日常研发中

AI 辅助研发已经逐渐成为工程师的基础能力。

我们希望你愿意使用 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编程工具，辅助完成代码理解、代码框架生成、单元测试、Code Review、问题排查、重构和技术文档编写。

我们并不要求你是 AI 专家，但希望你不会只停留在自动补全层面。

你需要能够结合真实业务上下文使用 AI，并对 AI 输出进行验证，判断生成的代码是否正确、是否符合项目规范，以及是否存在性能和安全问题。

如果你对 AI Agent、MCP、RAG、Tool Calling 等技术有一定了解，或者愿意探索 AI 在钱包产品和研发流程中的使用方式，会是一个很好的加分项。

我们希望你具备

扎实的 Java 后端能力

有 5–10 年左右 Java 后端开发经验，Java 基础扎实，熟悉集合、并发、线程池、JVM、网络通信和常见性能问题。

熟练使用 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 或其他主流 Java 技术栈，能够独立完成中大型后端模块的设计和开发。

不仅会使用框架，也愿意了解常用组件背后的基本原理。遇到性能、并发或者稳定性问题时，知道应该从哪些方向入手排查。

较好的系统设计能力

有复杂业务系统或者高并发系统的开发经验，理解幂等、重试、补偿、缓存、消息队列、分布式锁、数据一致性、限流和服务降级等常见机制。

能够独立完成模块级或者服务级的系统设计，并清楚说明方案的核心流程、异常场景和关键取舍。

不要求你独立规划整个大型系统的长期架构，但希望你能够对负责的领域形成完整认识，并参与更大范围的架构讨论。

一定的认知力和判断力

面对复杂或者模糊的问题，能够先理解背景和目标，分清楚现象、原因和真正要解决的问题。

不会只根据表面需求机械执行，也不会一遇到问题就直接增加技术复杂度。

能够结合业务价值、用户体验、系统稳定性、开发成本和安全风险做基本判断，选择当前阶段相对合适的方案。

对于不熟悉的领域，能够主动调研、快速学习，并形成自己的理解，而不是完全依赖别人给出结论。

较强的推动力和责任感

能够独立负责一个模块或者项目，持续跟进从方案、开发、测试到上线的完整过程。

发现依赖、风险或者阻塞时，能够主动沟通和推动，而不是只完成自己手上的开发任务。

遇到跨团队协作问题时，愿意把背景和问题整理清楚，推动相关人员一起寻找解决方案。

对负责的事情有闭环意识，能够关注上线效果和后续问题，而不是代码合并以后就认为工作已经结束。

区块链或钱包相关经验

有钱包、区块链、交易平台、链上数据服务或者相关系统开发经验。

理解地址、公钥、私钥、助记词、交易签名、交易广播、链上确认、Gas 和 Nonce 等基本概念。

熟悉 EVM、Tron、Solana 中至少一类公链的基础交易机制。能够理解不同链在账户模型、交易结构和手续费机制上的差异。

了解 ERC-20、TRC-20 等常见代币标准，对合约调用、事件日志或者链上数据解析有一定认识。

如果区块链经验没有覆盖全部方向，但后端基础扎实、学习能力强，也可以进一步沟通。

较高的安全意识

对私钥、签名、权限和用户资产安全保持敏感。

了解防重放、接口鉴权、请求防篡改、敏感数据保护和最小权限等基本安全原则。

在设计和开发交易相关功能时，能够主动考虑异常输入、重复请求、权限绕过和数据泄露等风险。

钱包业务直接涉及用户资产，我们希望你对安全问题保持足够的谨慎和敬畏。

独立排查线上问题的能力

能够使用日志分析、指标监控、链路追踪、线程分析和内存分析等方式排查线上问题。

面对问题难以复现或者信息不完整的情况，能够逐步建立假设、收集证据并缩小问题范围。

有处理性能下降、接口超时、消息堆积、数据不一致、内存异常或者第三方服务不稳定等问题的实际经验。

遇到超出自己经验范围的问题时，也能够及时同步风险、组织协作，而不是长时间无效尝试。

AI 时代的工程能力

愿意主动使用 AI 编程工具提升日常研发效率，例如理解代码、生成基础代码、补充单元测试、辅助 Review 和排查问题。

能够判断 AI 输出是否符合实际业务要求，不会未经验证就直接把生成内容用于生产环境。

对 Prompt、上下文管理、RAG、AI Agent、MCP 等概念有基本了解，或者愿意持续学习相关技术。

我们不要求你从头训练模型，也不要求你具备算法工程师背景。更看重的是，你能不能把 AI 当成工程工具，并真正用到日常工作里。

加分项

有以下经验会是很好的加分项：

参与过钱包接入新公链、新资产标准或者跨链协议的项目
熟悉 WalletConnect、DApp Browser 或签名请求处理流程
了解 MPC、多签、硬件钱包或 TEE 等私钥安全方案
熟悉 Swap、质押、跨链桥或者 DeFi 聚合等业务场景
有地址风险识别、黑白名单、反欺诈或者钱包风控相关经验
做过高并发交易系统、区块链节点服务、链上数据索引或交易状态追踪系统
熟悉 RPC 调用、区块扫描、区块回滚、交易补偿和数据对账机制
有 JVM 性能优化、稳定性治理或者复杂线上问题排查经验
有跨团队项目协作经验，并实际推动过项目落地
使用 AI 完成过真实研发项目，例如 AI Code Review、研发 Agent、MCP Server、智能排障或者知识库
关注 AI 编程助手和 LLM 应用的进展，并愿意向团队分享实用经验

我们期待的人才画像

我们希望找到的是一位基本功扎实、做事靠谱、能够独立承担核心模块的高级 Java 工程师。

你不一定需要一开始就精通所有公链，也不需要对整个钱包架构拥有最终决策权，但你需要对自己负责的事情有完整理解，能够独立思考并持续把事情向前推动。

面对复杂问题时，你愿意多往下分析一步，找到真正需要解决的原因；面对项目阻力时，你也愿意多往前推动一步，而不是把问题简单交给别人。

你有一定的系统设计能力和线上排障能力，也对资金安全保持敏感。你愿意学习区块链和 AI 相关技术，并把新的工具真正应用到日常研发中。

简单来说，我们期待的是一位：

Java 基础扎实，能够独立负责核心模块，有较好的认知力、判断力和推动力，同时愿意在区块链和 AI 方向持续成长的高级工程师。

福利待遇

有竞争力的整体薪酬
员工及家属全面保险保障
更多福利入职后详聊

《候选人隐私声明》

最近更新日期：2025年【9】月【1】日

1. 介绍

本《全球候选人隐私声明》（简称“隐私声明”）旨在帮助您了解当您向我们提交职位申请时，我们在收集、处理、传输及使用个人数据方面的政策。

本隐私声明不适用于非候选人或非申请人的用户、访客或访问网站的客户。此外，本隐私声明不适用于我们的现有或前员工或独立承包商，因为其受公司内部员工隐私政策的约束。

2. 一般信息

(a) 您的信息

我们将收集并处理与您相关的特定个人数据，具体包括：

个人资料数据：姓名、别名、个人联系方式（如地址、电话、电子邮件）、驾驶执照、移民身份；
资质资料：简历、公司简介中的信息、社交媒体资料及活动、照片、求职信、工作经历、资质与技能、推荐人信息，以及必要时进行的背景调查（可能包含犯罪记录详情）；
就业数据：职位名称、办公地点、公司电子邮箱地址、薪酬、福利、专业经验、教育背景（含专业认证与资质）、起止日期、绩效记录、培训记录、员工编号；
紧急联系人数据（如适用）；
与劳动或就业法律合规相关的信息；
系统数据：我们通过与您沟通获取的音频、电子或类似信息（例如电话录音、电子邮件）；
您自愿提供的其他数据，包括您在反馈或调查中选择表明身份时提交的数据。

(b) 渠道

当您应聘职位时（包括面试环节，面试过程可能会被录音），我们会直接向您收集个人数据。

此外，我们还可能通过各种其他渠道收集您的个人信息，并将其与您主动提供的数据进行整合。例如，我们可能从以下渠道获取您的个人数据：

您用于向我们求职的招聘网站；
教育机构；
前雇主，当其向我们提供雇佣证明时；
经您授权、允许我们联系的专业推荐人；
法律允许范围内的第三方背景调查、信用调查或其他入职前筛查服务机构；
您公开的社交媒体资料或其他公开来源；
猎头公司或招聘机构；
公司通信及 IT 系统/应用程序，这些系统会自动收集用户相关信息及其传输内容；
公司其他员工；
公众、法院、公共机构及其他公开渠道。

(c) 目的

我们处理该等个人数据的目的如下：

评估、建立并履行雇佣合同；
保障我们场所、资产、系统及知识产权的安全，并执行公司政策；
履行法律义务，遵守审计、记录保存及报告要求，满足税务要求，确保健康与安全；
维护我们的正当商业利益及合法权益；
开展审计、调查及合规工作。

(d) 汇总数据

我们还会出于任何目的创建、处理和/或共享“汇总数据”，例如统计或人口统计数据。该汇总数据可能源自您的个人数据，但一旦形成汇总形式，即不再构成个人数据，因为无法通过该数据识别到您。但是，如果我们把汇总数据与您的个人数据相结合或关联，使其能够与您关联，则我们会将该等合并后的数据视为个人数据，并根据本隐私声明使用该等个人数据。

(e) 数据保留

实际保留期限会因个人数据类型及每种数据类型的用途而异。我们会根据是否存在合法保留目的来保留您的个人数据，包括适用法律规定的保留目的。

(f) 数据传输

我们在不同的司法管辖区处理并存储上述信息。个人数据可能会被传输至我们其他实体和第三方（包括服务提供商），其可能位于您所在司法管辖区以外。向中国大陆以外传输数据会在取得您明确同意后进行。

(g) 向第三方披露

个人数据可能会与以下各方共享：

我们的母公司、子公司及母公司控制下的其他关联方，用于运营共享的基础设施、系统和技术，或用于与本隐私声明一致的用途；
政府机构、执法人员、法院或其他相关方，用于上述“目的”部分所述目的；
为我们提供服务并代表我们处理个人数据的服务提供商。

(h) 信息安全

我们已采取适当的安全措施（包括技术和组织措施），以防止个人数据被意外丢失、未经授权使用或访问、被篡改或泄露。

(i) 自动化处理

我们使用自动化工具来协助我们处理和筛选求职申请。这些工具利用复杂的算法和机器学习技术，来支持以下操作：

最低要求：我们会根据您提供给我们的信息，使用自动化的工具来确定您是否符合职位的最低要求。这些工具会分析您在我们的招聘网站上提交的表格中的选择，以判断您是否具备相应的经验。在某些情况下，这些自动化工具可能会在没有招聘团队成员进一步审查的情况下直接拒绝您的申请。
利用人工智能对申请评分及匹配未来机会：在您同意的情况下，我们会使用基于机器学习（也称为人工智能或 AI）的工具，对您在申请及资格问题中的回答，以及简历中的专业信息进行处理。这些工具会：
根据您提供的信息与基本职业技能及优先资格的匹配程度，自动为您评分。我们招聘人员会根据此筛选分数进一步评估候选人；
将您对申请问题、资格问题中的回答，以及简历中的专业信息，与未来职位的基本资格和优先资格进行比对。当匹配成功时，我们的招聘人员可能会邀请您申请该职位。
您在申请提示中选择“是”，即表示您同意我们按此方式使用您的数据；选择“否”则表示您不同意我们以此方式使用您的数据。即使您选择不参与此处理，您的申请仍将被正常评估；是否参与完全出于自愿。若您选择退出 AI 匹配，我们招聘人员将在不借助 AI 评分的前提下审核您的申请。请注意，即使您不同意将您的数据用于 AI 匹配，我们招聘人员仍可能根据其自己的审核与您联系并告知您未来的职位空缺，但届时不会通过 AI 推荐您的资料，前提是您同意就未来的机会与您联系。

(j) 您的权利

如需索取我们持有的您的个人数据副本或行使下述任何权利，请联系我们的工作人员。

(i) 您可以要求访问我们持有的与您相关的个人数据，并核实我们是否在合法处理该数据。

(ii) 您可以要求更正我们持有的不完整或不准确的个人数据。

(iii) 如对于我们持有的您的个人数据已无继续处理的合理理由，您可以要求删除该等个人数据。

(iv) 在有限情形下，若您曾就特定目的同意我们收集、使用及传输个人数据，您有权随时撤回该同意。

(k) 对本隐私声明的更新

我们可随时更新本隐私声明，并将变更内容发布在本页面。如对本隐私声明作出任何更新，我们将同步更新上述“隐私声明日期”。所有更新仅适用于隐私声明中所述生效日期之后所收集的信息。

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