Java 后端开发工程师（AI 应用方向）

1.核心业务开发： 负责公司核心业务系统的后端架构设计、开发与维护，确保系统的高可用性、高并发处理能力。
2.AI应用落地： 主导AI大模型在业务场景中的落地应用，包括但不限于RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）编排、Prompt工程优化及大模型API的高效集成。
3.全栈模块交付： 独立负责从前端（Vue/ElementUI）到后端（Spring Boot/Cloud）的功能模块设计与全链路开发，实现前后端高效联调。
4.效能提升： 熟练运用AI编程工具（如Cursor、Claude Code等）进行代码生成、重构、单元测试编写及Bug排查，显著提升研发效率与代码质量。
5.性能优化： 负责数据库SQL调优、JVM性能调优及中间件（Redis/MQ）的深度使用，解决生产环境中的复杂技术问题。
任职要求
1. 基础素质与学历
计算机相关专业本科及以上学历。
3年以上 Java后端开发经验，具备独立负责复杂模块开发及系统设计的能力。
执行力强： 能够准确理解需求，对结果负责，不推诿，适应项目关键期的节奏。
团队协作： 具备良好的沟通能力和团队精神，愿意为团队目标调整技术方案。
2. 核心技术栈（硬技能）
Java基础： 扎实的Java基本功，精通IO、多线程并发编程、集合框架；深入理解JVM内存模型，有线上GC调优及故障排查经验。
主流框架： 精通 Spring、Spring MVC、Spring Boot、MyBatis；必须有 Spring Cloud 微服务架构的实际项目落地经验。
数据库能力： 精通 MySQL，具备优秀的SQL编写及索引优化能力；熟练使用 Redis 等 NoSQL 数据库，了解其持久化机制及集群模式。
中间件： 熟悉 RabbitMQ/Kafka 等消息队列，了解 Dubbo/gRPC 等 RPC 框架原理及应用场景。
前端技能： 熟悉 Vue.js、ElementUI 等前端框架，能独立完成前后端分离项目的模块开发与联调。
3. AI专项能力（核心差异化要求）
AI应用架构： 熟悉 AI 应用开发架构，有 LangChain4j、Semantic Kernel 或类似框架的使用经验者优先；了解向量数据库（如 Milvus, Elasticsearch, Pinecone）的基本原理与应用。
大模型集成： 有实际对接主流大模型（如通义千问、ChatGLM、Llama等）API的经验，理解 Token 管理、流式输出、上下文窗口限制等关键技术点。
AI编程工具链： 熟练使用 Cursor、Claude Code 等AI辅助编程工具。
能够利用AI工具快速生成样板代码、编写单元测试、解释复杂逻辑。
具备“人机协作”开发思维，能通过精准的 Prompt 引导AI工具解决具体编码问题，将开发效率提升 30% 以上。
4. 综合素质
学习敏锐度： 对新技术（尤其是AI领域）保持强烈好奇心，能快速上手团队指定的新技术栈。
抗压能力： 态度端正，以结果为导向，能适应互联网项目的快节奏变化。