负责核心业务系统的 Java 后端开发、API 接口设计与实现，确保代码质量和系统稳定性。 基于 Spring Boot / Spring Cloud 微服务架构进行模块化开发。 AI 能力集成 (核心差异点) 负责对接主流大模型接口（如 DeepSeek, 通义千问, 文心一言等），实现业务逻辑与 AI 能力的结合。 参与 RAG (检索增强生成) 系统的搭建，负责向量数据库（如 Milvus, ElasticSearch 等）的数据写入与检索优化。 使用 LangChain (Java版) 或 Spring AI 等框架开发 AI Agent 或 智能助手功能。 处理 AI 接口的流式响应 (SSE/WebSocket)，优化前端交互体验。 系统优化与运维 配合算法团队进行数据清洗、预处理及相关工具链的开发。 负责相关服务的容器化部署（Docker）及日常运维支持。

1. Java 基础 (必备) * 计算机相关专业，3年以上 Java 开发经验。 * 精通 Java 基础 (IO, 多线程, 集合等)，熟悉 JDK 8/17 特性。 * 熟练掌握 Spring Boot, MyBatis/MyBatis-Plus, Redis, MySQL 等主流技术栈。 2. AI 相关技能 (加分项/重点) * 了解 AI 应用开发基本概念：熟悉 Prompt Engineering（提示词工程）、Embedding（向量化）、Context Window（上下文窗口）等概念。 * 框架经验：接触过或使用过 LangChain4j, Spring AI, Semantic Kernel 等 Java 生态的 AI 框架者优先。 * 向量检索：熟悉向量数据库（Vector DB）的使用，或在 PGVector, Elasticsearch 向量插件方面有实际操作经验。 * 有实际对接 LLM（大语言模型）API 并落地具体功能的经验者优先。 3. 通用能力 * 具备良好的代码规范和文档编写习惯（Swagger/YApi）。 * 逻辑思维清晰，具备较强的抗压能力和快速学习新技术的能力（AI 技术更新极快，这一点对外包人员尤为重要）。 🌟 优先录用条件 (Nice to have) 了解 Python 基础语法，能读懂简单的 Python 脚本（便于与算法团队协作）。 有企业级知识库、智能客服、Copilot 插件开发经验者。 熟悉 SSE (Server-Sent Events) 或 WebSocket 通信机制。