职位详情
岗位职责:
1、聚焦智能客服与企业知识库场景的功能实现:包括检索式问答、引用来源追踪、FAQ 更新管理、会话记忆保持及反馈闭环处理等。
2、基于 Spring Boot 集成大模型能力(如通过 Spring AI / LangChain4j 等框架),构建 Agent 功能:能根据用户提问自主判断是否触发工具或接口调用,并将执行结果整合进最终回复中。
3、负责函数/工具调用(Function/Tool Calling)的架构设计与开发:将内部 API、数据库查询、搜索服务等封装为“可调用工具”,并实现参数校验、异常容错与操作审计机制。
4、维护知识库数据流转链路:涵盖文档接入与分段处理、向量化表示(Embedding)、存储建库及检索策略配置;
5、对接现有业务系统:实现权限控制与身份认证、日志记录与系统可观测性、数据分类分级与合规性处理。
6、持续提升系统效果与响应性能:优化命中准确率、响应延迟、召回范围、排序逻辑以及兜底应答策略。
岗位要求
1、本科及以上学历,具备 3 年以上 Java/Spring Boot 后端开发经验,且有至少 6 个月 AI 应用实际开发经历。
2、具备 Prompt 设计能力:能够清晰梳理系统指令与示例内容,支持按业务需求配置化生成提示模板。
3、具有 Function/Tool Calling 实战经验:可将企业内部服务能力封装为标准化工具,并在服务端完成调用流程与结果融合。
4、理解 Agent/MCP 架构理念:掌握如何以统一方式向大模型暴露系统功能(如采用 MCP 或类似协议/机制),并能在项目中落地实施。
5、具备 RAG 基础能力:熟悉“数据导入→检索匹配→内容生成”的完整链路,能在主流向量数据库中完成表结构创建、索引设置和相似度查询操作。
加分项
1、掌握 Python 语言,了解 LangChain/LlamaIndex(Python 框架)者优先考虑。
2、有使用 Spring AI Alibaba 经验,或具备多智能体协作、流程编排实践者优先。
3、熟悉 Dify 等可视化编排或原型搭建工具,可用于快速构建演示系统与运营后台者优先。
4、了解混合检索技术(稀疏+稠密向量结合)、召回与重排序优化方法;具备客服业务经验(如工单处理、知识条目维护等)者优先。
1、聚焦智能客服与企业知识库场景的功能实现:包括检索式问答、引用来源追踪、FAQ 更新管理、会话记忆保持及反馈闭环处理等。
2、基于 Spring Boot 集成大模型能力(如通过 Spring AI / LangChain4j 等框架),构建 Agent 功能:能根据用户提问自主判断是否触发工具或接口调用,并将执行结果整合进最终回复中。
3、负责函数/工具调用(Function/Tool Calling)的架构设计与开发:将内部 API、数据库查询、搜索服务等封装为“可调用工具”,并实现参数校验、异常容错与操作审计机制。
4、维护知识库数据流转链路:涵盖文档接入与分段处理、向量化表示(Embedding)、存储建库及检索策略配置;
5、对接现有业务系统:实现权限控制与身份认证、日志记录与系统可观测性、数据分类分级与合规性处理。
6、持续提升系统效果与响应性能:优化命中准确率、响应延迟、召回范围、排序逻辑以及兜底应答策略。
岗位要求
1、本科及以上学历,具备 3 年以上 Java/Spring Boot 后端开发经验,且有至少 6 个月 AI 应用实际开发经历。
2、具备 Prompt 设计能力:能够清晰梳理系统指令与示例内容,支持按业务需求配置化生成提示模板。
3、具有 Function/Tool Calling 实战经验:可将企业内部服务能力封装为标准化工具,并在服务端完成调用流程与结果融合。
4、理解 Agent/MCP 架构理念:掌握如何以统一方式向大模型暴露系统功能(如采用 MCP 或类似协议/机制),并能在项目中落地实施。
5、具备 RAG 基础能力:熟悉“数据导入→检索匹配→内容生成”的完整链路,能在主流向量数据库中完成表结构创建、索引设置和相似度查询操作。
加分项
1、掌握 Python 语言,了解 LangChain/LlamaIndex(Python 框架)者优先考虑。
2、有使用 Spring AI Alibaba 经验,或具备多智能体协作、流程编排实践者优先。
3、熟悉 Dify 等可视化编排或原型搭建工具,可用于快速构建演示系统与运营后台者优先。
4、了解混合检索技术(稀疏+稠密向量结合)、召回与重排序优化方法;具备客服业务经验(如工单处理、知识条目维护等)者优先。
2026-05-20 12:40
IP属地:福建福州
职位福利
本科3-5年JavaAI应用深度学习自然语言处理算法多模态算法人工智能数据挖掘Python

新大陆(福建)公共服务有限公司
不需要融资 · 20-99人


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