岗位职责
根据产品需求负责业务系统的需求分析、设计、开发与维护，结合 AI 工具提升需求拆解、方案设计的效率与合理性；
独立完成模块方案设计，承担关键功能开发，保障代码质量和系统稳定性；在开发过程中运用 AI 辅助编码、单元测试生成、代码重构等工作；
优化现有系统性能（如慢查询、高并发接口、内存泄漏），提升服务响应速度和可用性；借助 AI 工具分析性能瓶颈、生成优化建议（如 SQL 优化、JVM 参数调优）；
参与微服务架构设计与开发，解决分布式事务、服务通信等问题；利用 AI 工具辅助微服务拆分、架构合理性校验、分布式问题排查；
编写技术文档，参与代码评审，推动团队技术规范和工程化能力提升；通过 AI 工具辅助技术文档生成、代码评审要点梳理，落地 AI 在团队开发流程中的*佳实践。
任职要求
技术能力
基础要求：
3 年及以上 Java 开发经验，熟练掌握 Spring Boot、MyBatis 等主流框架及原理；
扎实的 Java 核心基础（JVM、多线程、集合、网络编程），熟悉设计模式和常用算法；
熟悉 MySQL 数据库设计，能独立完成 SQL 优化、索引设计及分库分表方案落地；
具备 AI 辅助开发能力：熟练使用主流 AI 开发工具（如 Copilot、CodeLlama、通义灵码、讯飞星火编程助手等），能基于 AI 工具完成代码生成、调试、重构、文档编写等工作；可结合业务场景 Prompt Engineering（提示词工程），精准引导 AI 生成符合业务规范和性能要求的代码 / 方案。
主流技术栈：
高并发场景：熟悉 Redis 缓存设计（数据结构、集群模式、穿透 / 雪崩解决方案）、分布式锁（Redisson/ZooKeeper）及队列削峰；能利用 AI 工具模拟高并发场景、生成压测脚本、分析性能数据；
分布式系统：了解 CAP 理论、服务熔断（Sentinel）、配置中心（Nacos）及链路追踪（SkyWalking/Zipkin）；可通过 AI 工具辅助分布式问题定位、链路日志分析、熔断规则优化；
开发工具：熟悉 Maven/Gradle、Git，了解 Jenkins/Docker/K8s 等 CI/CD 工具链；能结合 AI 工具自动化构建部署脚本、排查 CI/CD 流程问题。
能快速理解业务需求，并将其转化为可落地的技术方案；可利用 AI 工具辅助需求拆解、业务逻辑建模、方案可行性验证；
具备复杂问题排查能力（如日志分析、性能调优），能独立解决生产环境问题；熟练运用 AI 工具分析海量日志、定位异常根因、生成问题修复建议；
具备 AI 工具落地思维：能结合团队实际开发流程，提出 AI 辅助开发的优化建议，推动 AI 工具在团队内的标准化使用，提升整体研发效率。
