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我们正在寻找具备深厚Java功底与AI工程化视野的技术专家。你将负责公司核心AI Agent(智能体)平台的建设,主导从LLM应用层到Java后端基础设施的深度融合,构建稳定、可靠、可观测的智能自动化解决方案。

【岗位职责】
架构设计与核心开发: 负责上亿用户的AI Agent平台的整体架构设计,基于Java技术栈构建高性能、高可用的Agent运行时环境(Runtime),解决多智能体协作、记忆存储、工具调用等核心问题。

AI能力集成: 封装并整合大语言模型,设计统一的模型网关,实现动态路由、流式响应及Token成本管控。

Agent技术栈落地: 深度应用LangChain4j、Spring AI 或自研框架,实现ReAct、Plan-and-Execute等Agent模式;设计并实现Agent与现有微服务、数据库、API的标准化“工具(Tool)”接入规范。

工程化与稳定性: 解决Agent应用中的高延迟、不确定输出、幻觉抑制等难题;建立完善的Agent链路追踪、日志分析和评估(Evaluation)体系,确保生产环境下的可控性。

技术攻坚与指导: 攻克RAG(检索增强生成)在高并发场景下的向量检索性能瓶颈,指导初中级工程师进行AI原生应用开发,沉淀AI工程化最佳实践。

【任职资格】
1. 基础能力

统招本科及以上学历,计算机相关专业,5年以上Java后端开发经验,有大型分布式系统架构经验。

Java基础扎实: 精通Java并发编程、JVM调优、网络编程,熟悉Spring Cloud/Dubbo等微服务生态。

2. AI与Agent能力

框架经验: 至少精通一种Java生态的AI框架(如LangChain4j、Spring AI),或有Python LangChain迁移至Java的生产经验。

模型原理: 深刻理解Prompt Engineering、Function Calling(工具调用)、RAG、向量数据库(如Milvus、Qdrant、Pgvector)的原理与优化。

Agent模式: 熟悉AutoGPT、MetaGPT等Agent设计思想,有实际解决Agent循环调用、上下文长度控制、复杂任务拆解的经验。

3. 工程化视野

对AI应用的可观测性(OpenTelemetry)、缓存策略(多级缓存)有深刻理解。

【加分项】
有开源AI框架贡献经验,或能提供GitHub/技术博客链接者优先。

有AIGC(AI生成内容)在金融、电商、企业软件领域的落地经验(如智能客服、代码辅助、流程自动化)。

熟悉Python,能进行简单的模型微调或数据处理。

有高并发场景下降低LLM推理延迟的实践经验。
2026-08-13 14:28
IP属地:四川

职位福利

本科5-10年
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成都鱼泡科技有限公司
B轮 · 1000-9999人
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