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团队介绍 CCO技术团队是公司客户体验与服务的技术中枢，专注于以AI能力驱动客户服务的智能化升级。团队主导智能客服体系的构建与迭代，覆盖对话引擎、意图理解、知识管理、智能工单、服务评估等核心模块，同时深入探索大模型背景下的AI Agent、RAG（检索增强生成）等新技术在客服场景中的实践应用。我们致力于通过技术创新实现服务效率与用户体验的同步优化。 岗位职责 智能客服系统开发与维护 — 主导智能客服平台关键功能的设计与实现，包括多轮会话控制、意图识别与路由、知识库查询、工单流转、坐席辅助支持等核心模块的开发与持续迭代。 AI能力建设与场景落地 — 参与AI Agent架构的研发工作，结合RAG、Embedding等技术打造高效的知识检索与应答系统；推进大语言模型（LLM）在客服业务中的实际应用，如自动摘要生成、情绪判断、服务质检、智能回复等能力的工程化落地。 数据与消息中间件建设 — 负责基于消息队列（如RocketMQ、Kafka等）的异步通信架构设计与开发，确保系统在高并发环境下的稳定性、可靠性和响应时效。 平台架构优化 — 深度参与微服务体系演进，持续提升系统的性能表现与横向扩展能力；推动技术方案选型、架构评审及代码质量标准建设。 跨团队协同 — 与算法、产品、运营团队密切协作，将业务需求转化为可执行的技术路径，保障项目高效、高质量交付。 任职要求 [基础技术能力] 本科及以上学历，计算机相关专业优先，具备3-5年Java后端开发经验。 扎实掌握Java语言，熟练运用Spring Boot、Spring Cloud、Spring MVC等主流框架，具有微服务架构设计与落地实践经验。 熟悉至少一种消息中间件（RocketMQ / Kafka / RabbitMQ），理解消息可靠传输、顺序处理、延迟投递等机制，具备高并发消息处理经验者优先。 熟悉MySQL、Redis等常用存储组件，具备SQL性能优化和缓存策略规划能力。 熟悉Linux操作系统，具备较强的系统问题定位与性能调优能力。 [AI与智能化能力] 了解大语言模型（LLM）的基本原理与典型应用模式，有实际调用或集成LLM接口的经验。 了解RAG（检索增强生成）技术架构，使用过向量数据库（如Milvus、Elasticsearch KNN、Pinecone等）。 理解Embedding技术原理及其应用场景，能够完成文本向量化及相似性匹配操作。 具备AI Agent开发经验者优先，包括Agent流程编排、工具调用（Function Calling）、多Agent协作等实践经历。 [软性素质] 具备良好的沟通协调能力，能高效开展跨团队技术对接。 自我驱动力强，持续关注并学习AI领域的新技术发展。 责任心强，重视代码规范与系统工程质量。 [加分项] 有智能客服、对话系统、NLP平台等相关项目经验。 具备Prompt Engineering实战经验，掌握思维链（CoT）、少样本提示（Few-shot）等方法。 有向量数据库性能调优或大规模知识库搭建经验。 熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify、FastGPT等AI应用开发框架或平台。 参与过开源项目贡献，或拥有技术博客、公开分享经历。 具备客服业务认知，了解服务SLA、工单生命周期、质检机制等业务逻辑。

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