苏州 java 招聘（工资待遇要求）

工作职责
• 基于 LangChain/LlamaIndex 设计模块化 LLM 应用链：路由、RAG 检索、工具调用与结果复核，打通 GIS/工单/报表/资产库。
• 构建 MCP（Model Context Protocol） Client-Server 架构：统一工具协议、上下文与事件流；实现跨系统协作、并发与权限模型、可审计日志。
• RAG 工程优化：切分与索引策略、Hybrid Search（BM25+向量）、重排序与答案置信度；Prompt/Embedding/检索缓存降低延迟与成本。
• 长期记忆与多租户：集成 Milvus/Weaviate 管理用户画像/项目语境/长期知识，支持会话隔离与热/冷数据分层。
• Java 后端（Spring AI）：多厂商 LLM 网关、SSE 流式接口、限流熔断与重试、微服务拆分与稳定对接现有 Java 系统。
• 文档/图像/法规理解：长文 OCR/版面与表格结构化、图纸/印章识别与文本交叉验证；法规与政策知识库的 RAG 检索与合规差距清单输出，提供可追溯引用与证据链。
• 可观测与治理：检索命中率/延迟/成本账本、离线与在线评测（事实性/可用性）、安全与合规（脱敏、RBAC、审计、水印/溯源）。

任职要求（必须）
• 学历：计算机/软件工程/信息科学等相关专业 本科及以上；硕士/博士优先。
• 在「国际竞赛 Top 5% / 顶会论文 / 核心开源贡献 / 重大落地项目」中具备其一者，可放宽学历或年限要求。
• 经验：5–10 年工程经验，≥3 年 LLM/RAG 生产落地，主导过对话式或智能体系统。
• 技术：
• 精通 LangChain 或 LlamaIndex 的链式编排、Agent/Router/Tool 设计与重排序策略。
• 向量数据库工程实践（Milvus/Weaviate 等），熟悉索引类型、压缩、更新、TTL 与多租户隔离。
• 熟悉 MCP 或等价的双工通信（WebSocket/gRPC/事件总线），能设计高并发、低耦合的 Agent 通信机制。
• Java/Spring AI 扎实：SSE、限流熔断、观测（Prometheus/Grafana/ELK）、灰度与回滚。
• 具备性能与成本治理能力：多模型编队（小模型优先、大模型兜底）、Prompt/Embedding 缓存与检索分层。
• 安全与合规：PII 脱敏、越权防护、权限分级与审计；ToG 项目协作经验优先。

加分项
• 城管/自然资源/GIS/工单/考核/报表领域的 LLM 化改造经验。
• 招投标“理解与合规”实践：评分细则/资质抽取、跨模态证据对齐、合规校核。
• 检索评测与 LLM Evals（Recall/MRR/事实性）经验；Python 检索/微服务（FastAPI）、批处理（Ray/Airflow/K8s）。