Java（AI应用）技术主管

1 承担核心业务模块的软件设计与编码实现，参与技术方案评审，按项目节奏高质量交付。 2 负责服务端 Java 后台与 Service 接口的架构设计、开发及持续演进，主导关键服务的技术选型与方案决策。 3 基于 Agent、RAG、MCP 等 AI 技术重构企业业务流程，实现业务环节的自动化与智能化，并对落地效果负责。 4 牵头制定团队开发规范，参与代码评审、性能调优与线上疑难问题攻关，指导中初级工程师成长。

1. 学历与资历 本科及以上学历，计算机相关专业；5 年以上 Java 服务端开发经验，其中至少 1 年以上 AI 应用（Agent / RAG）方向的落地经验；有主导中大型项目从 0 到 1 并成功上线运营的案例。 2. Java 技术栈（核心，要求资深）: 精通 Java 语言，深入理解 JVM 原理（内存模型、垃圾回收、类加载机制），具备实际的性能调优与线上问题排查经验。 精通多线程与并发编程，熟悉 JUC 包及常见并发模型的适用边界。 深入掌握 Spring Boot / Spring Cloud 微服务体系，理解服务注册发现、配置中心、网关、熔断限流等组件的工作原理，而非仅停留在配置使用层面。 具备复杂系统的架构设计能力：能独立完成服务拆分、领域建模、接口契约设计；熟悉高并发场景下的缓存策略、幂等设计、分布式事务、降级熔断等解决方案，能在复杂度与可维护性之间做出合理权衡。 3. AI 应用能力（要求能落地，不要求算法研究）: 熟悉 AI Agent、RAG、MCP、Function Calling、Prompt Engineering 等技术的原理与适用场景。 有 Spring AI / Spring AI Alibaba 的实际项目经验；熟悉 LangChain / LangGraph 等框架，能基于 Java 技术栈完成智能体的开发与集成。 了解向量数据库（Milvus / PGVector 等）的基本使用与检索调优思路。 具备 AI 应用的工程化意识：了解模型选型、效果评测、幻觉治理、调用成本控制的基本方法。 4. Python（辅助语言，够用即可）: 熟练使用 Python 进行 AI 相关应用开发，能独立完成模型 API 调用、数据处理、脚本工具与原型验证；不要求算法研究或模型训练能力。 5. 数据与中间件: 精通 MySQL 的关系建模、索引优化与复杂 SQL 开发；熟悉 Redis、RabbitMQ / Kafka、Elasticsearch 的原理与典型应用场景，能据此支撑技术选型决策。 6. 前端能力（能交付即可）: 掌握 HTML / CSS / JavaScript 基础，能使用 Vue 独立完成 AI 应用的前端交互开发（对话界面、流式输出、基础可视化），不要求复杂前端工程化能力。 7. 工程与运维: 熟悉 Tomcat、Nginx 的配置与调优；了解 Docker / Kubernetes 与 CI/CD 流水线，具备云原生环境下的部署运维意识。 8. 软性素质: 具备良好的抽象建模与技术文档能力，能推动跨团队协作；对 AI 前沿技术保持持续关注，具备自驱力，能在需求不确定的情况下推动方案落地。