上海可利邦 java 招聘（工资待遇要求）

岗位职责
1. 独立负责企业级 AI Agent 应用中部分模块的开发、测试与优化，包括任务编排、多轮对话、上下文管理、工具调用等功能。
2. 参与智能体运行平台的组件开发，包括工具注册与执行、状态管理、会话管理、链路追踪等模块。
3. 基于 Java 技术栈完成智能体服务端功能开发；使用 Python完成模型接入、Agent 编排、数据处理及 API 封装等工作。
4. 学习并应用 AgentScope、LangChain、LangGraph 等智能体开发框架，在指导下完成框架集成和功能扩展。
5. 独立完成大模型应用相关功能开发，包括 Prompt 编写与优化、RAG 检索链路开发、 Function Calling 工具封装、结构化输出处理等。
6. 参与需求分析、技术方案设计、单元测试及接口测试，保障代码质量与可维护性。
7. 运用 AI Coding 工具辅助代码开发、测试、调试和文档编写，提升研发效率。
8. 参与系统性能优化、问题排查与修复，保障服务的稳定性与可用性。
9. 完成上级交办的其他相关工作。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业，具有1-3年软件开发经验
2. 扎实的 Java 基础，熟悉 Spring Boot 框架，有后端服务开发经验；具备 Python 开发能力，能独立完成数据处理、API 调用等任务。
3. 熟练使用关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），理解索引、事务等基本概念；熟练使用Redis，了解常见数据结构及应用场景。
4. 对 AI Agent 或大模型应用开发有浓厚兴趣并有实际探索，理解智能体的核心概念（任务规划、记忆机制、工具调用、多轮交互、ReAct 等）。
5. 有 LangChain、LangGraph、Dify 等至少一种 AI 应用开发框架的实际使用经验，能独立完成简单的 Agent 或 RAG 应用开发（学习项目、课程项目或个人项目均可，但需有完整闭环）。
6. 理解 Prompt Engineering、RAG、Embedding、向量数据库、Function Calling 等大模型应用开发的核心原理，能解释其工作机制并应用于实际场景。
7. 了解消息队列（Kafka/RabbitMQ/RocketMQ）的基本使用场景；了解分布式系统的基本概念（如 CAP、一致性、幂等性等）。
8. 具备良好的编码习惯，能编写单元测试，了解基本的测试方法和质量保障手段。
9. 熟练使用至少一种 AI Coding 工具（如 Copilot、Cursor、Claude Code、Qoder 等）辅助日常开发，理解上下文管理和规则配置。
10. 具备较强的学习能力和问题解决能力，沟通协作良好，有责任心，能快速融入团队并独立承担模块开发。
优先考虑
1. 有 AI Agent、RAG 或大模型应用相关的完整项目经验（含毕业设计、实习项目、开源贡献、个人项目），能清晰阐述技术选型、架构设计和遇到的问题。
2. 熟练使用 LangChain、LangGraph、AgentScope、Dify 等框架中的至少一种，有实际落地经验（非仅跑通 Demo）。
3. 有向量数据库（Milvus、Qdrant、pgvect等）的实际使用经验，理解索引类型、检索策略及性能优化。
4. 有 Python 工程化开发经验，熟悉 FastAPI/Flask 等框架，能独立完成服务封装与部署。
5. 了解 MCP（Model Context Protocol）协议，有工具开发或集成经验。
6. 有金融行业（银行、证券、保险）项目经验或了解金融业务场景。
7. 有开源项目贡献、技术博客或相关技术成果。
8. 英语读写能力良好，能快速查阅英文技术文档并独立解决技术问题。
技术栈参考
类别 技术
语言 Java、Python
框架 Spring Boot、Spring Cloud、FastAPI
类别 技术
AI 框架 LangChain、LangGraph、AgentScope、Dify、Spring AI
向量数据库 Milvus、Qdrant、pgvector
数据库 MySQL、PostgreSQL、Redis
消息队列 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ
工具 Git、Docker、AI Coding 工具
我们提供
参与企业级 AI Agent 平台核心建设的机会
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AI 前沿技术实践场景（大模型、智能体、RAG）
完善的培训体系与技术分享机制
有竞争力的薪酬与福利