java 招聘（工资待遇要求）

★岗位职责
1、AI应用工程落地：负责大模型（LLM）技术在金融业务场景中的工程化实现，基于Java技术栈，将AI能力（对话、内容生成、信息抽取）封装为高可用、高并发的微服务，并集成到公司现有业务系统中；
2、智能体开发：主导基于大模型的智能体工作流设计与开发，利用ReAct、Plan-and-Execute等模式，通过Java实现复杂业务任务的自主拆解、工具调用（Function Calling）与多轮决策，解决实际业务问题；
3、业务场景挖掘与推动：主动深入业务部门（如法规、风控、运营），梳理现有工作流程中的重复性劳动与效率瓶颈，发掘高价值、低风险的AI切入场景，并主动推动业务方完成需求立项、方案设计与效果验收；
4、提示词工程与RAG集成：负责设计并优化业务场景的Prompt模板（如合同审查、尽调报告生成）；基于Java集成向量数据库，实现RAG（检索增强生成）方案，提升模型回答的准确性与可溯源性；
5、系统架构与稳定性：参与AI应用平台架构设计，负责大模型推理服务的性能优化、流式输出（SSE）处理、缓存策略及监控体系搭建，保障系统的高可用与弹性扩缩容；
6、技术跟踪与标准制定：跟踪AI工程化领域前沿技术（如Spring AI、LangChain4j等框架演进），结合公司业务沉淀实践，形成可复用的AI应用组件和开发规范。
★招聘要求
基本条件
1、全日制本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，原则上35周岁及以下；
2、在Java企业级应用开发领域具有3年以上工作经验，其中至少1年以上大模型应用落地或智能体开发经验。
硬性技术能力（Java工程方向）
1、精通Java及微服务生态：深入理解Spring Boot、Spring Cloud框架，具备分布式系统开发经验，熟悉Dubbo或Feign等RPC通信机制。熟悉AI coding；
2、掌握AI工程化框架：熟悉Spring AI、LangChain4j或类似Java原生AI开发框架，能熟练利用框架实现与主流大模型（DS、Qwen、豆包等）的API对接；
3、熟悉智能体开发模式：理解智能体核心概念，能使用Java实现工具调用（Function Calling）、思维链（Chain-of-Thought） 及多智能体协作逻辑；
4、熟悉容器化与中间件：具备Docker/Kubernetes实战经验，熟悉Redis（缓存/会话管理）、关系型数据库及一种以上向量数据库的Java客户端使用；
5、掌握Prompt Engineering：能够根据业务场景设计高效、结构化的Prompt模板，具备通过上下文注入和Few-shot提升模型输出质量的能力。
软性能力（业务推动与综合素养）
1、极强的业务洞察力：能够快速理解金融业务（租赁、风控、尽调等）流程，主动识别并提炼AI可赋能环节，而不局限于被动接收需求；
2、出色的项目推动力：具备Owner意识，主动协调资源、推动排期，具备跨部门（技术+业务）沟通与说服能力，具备高度的责任心和合规意识，理解金融行业数据安全与合规要求（如个人隐私保护、AI生成内容合规），能在系统设计中落实安全控制措施。