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一、 基础能力要求
Java核心技术：5年以上Java开发经验，精通Java 8+（含Lambda、Stream API），深入理解JVM原理（内存模型、垃圾回收、性能调优）。
并发编程：精通Java多线程、锁机制，能处理高并发场景下的线程安全与性能问题。
框架与架构：
精通Spring Boot、Spring Cloud微服务架构，有RESTful API设计经验。
熟悉常用ORM框架（如MyBatis、JPA）及数据库优化（MySQL/Oracle，分库分表、SQL调优）。
掌握常用中间件：Redis、Kafka/RocketMQ、Elasticsearch等，并理解其底层原理。
工程化能力：熟练使用Maven/Gradle、Git及CI/CD流程，熟悉Docker及Kubernetes容器化部署。
二、 AI集成与应用能力（重点）
1. 熟悉 OpenCode 集成应用
OpenCode 是一款终端环境下的AI编程代理（CLI/TUI工具），对它的熟悉要求体现在：
安装与配置：能够通过npm安装 opencode-ai，并完成AI服务提供商（如OpenAI兼容接口、Anthropic等）的配置认证。
Provider配置：了解如何在 ~/.config/opencode/opencode.json 中自定义Provider，支持对接不同的AI模型（如智谱GLM、Kimi等），并能处理模型的多模态能力（如视觉输入）。
应用开发：
能够利用OpenCode辅助生成代码，例如根据自然语言描述生成完整的功能模块（如Excel数据解析结合拓扑图生成）。
扩展能力：具备基于OpenCode开发插件的经验（如 opencode-feishu 插件），能实现AI能力与外部系统（如飞书、钉钉）的集成，实现消息的自动响应与上下文积累。
2. 了解AI模型集成与Java应用结合
API对接：熟悉使用Spring Boot 3 + WebClient 或 HttpClient 异步调用大模型API（如OpenAI、通义千问等），处理流式响应和非阻塞I/O。
Spring AI 框架：了解Spring AI框架的使用，利用其抽象层统一管理不同AI提供商（OpenAI、Ollama等），实现基于Prompt Templates的智能问答或RAG（检索增强生成）应用。
推理优化：了解ONNX Runtime在Java中的应用，能够将Python训练的模型转换为ONNX格式并在JVM内执行推理，从而降低延迟、简化部署（无需Python环境）。
三、 加分项
有构建AI Agent（智能体）或复杂工作流编排的经验。
对LLM（大语言模型）的Prompt Engineering有深入理解，能够通过提示词优化输出效果。
具备DevOps思维，熟悉如何将AI能力作为基础设施集成到CI/CD流程中。
Java核心技术：5年以上Java开发经验，精通Java 8+（含Lambda、Stream API），深入理解JVM原理（内存模型、垃圾回收、性能调优）。
并发编程：精通Java多线程、锁机制，能处理高并发场景下的线程安全与性能问题。
框架与架构：
精通Spring Boot、Spring Cloud微服务架构，有RESTful API设计经验。
熟悉常用ORM框架（如MyBatis、JPA）及数据库优化（MySQL/Oracle，分库分表、SQL调优）。
掌握常用中间件：Redis、Kafka/RocketMQ、Elasticsearch等，并理解其底层原理。
工程化能力：熟练使用Maven/Gradle、Git及CI/CD流程，熟悉Docker及Kubernetes容器化部署。
二、 AI集成与应用能力（重点）
1. 熟悉 OpenCode 集成应用
OpenCode 是一款终端环境下的AI编程代理（CLI/TUI工具），对它的熟悉要求体现在：
安装与配置：能够通过npm安装 opencode-ai，并完成AI服务提供商（如OpenAI兼容接口、Anthropic等）的配置认证。
Provider配置：了解如何在 ~/.config/opencode/opencode.json 中自定义Provider，支持对接不同的AI模型（如智谱GLM、Kimi等），并能处理模型的多模态能力（如视觉输入）。
应用开发：
能够利用OpenCode辅助生成代码，例如根据自然语言描述生成完整的功能模块（如Excel数据解析结合拓扑图生成）。
扩展能力：具备基于OpenCode开发插件的经验（如 opencode-feishu 插件），能实现AI能力与外部系统（如飞书、钉钉）的集成，实现消息的自动响应与上下文积累。
2. 了解AI模型集成与Java应用结合
API对接：熟悉使用Spring Boot 3 + WebClient 或 HttpClient 异步调用大模型API（如OpenAI、通义千问等），处理流式响应和非阻塞I/O。
Spring AI 框架：了解Spring AI框架的使用，利用其抽象层统一管理不同AI提供商（OpenAI、Ollama等），实现基于Prompt Templates的智能问答或RAG（检索增强生成）应用。
推理优化：了解ONNX Runtime在Java中的应用，能够将Python训练的模型转换为ONNX格式并在JVM内执行推理，从而降低延迟、简化部署（无需Python环境）。
三、 加分项
有构建AI Agent（智能体）或复杂工作流编排的经验。
对LLM（大语言模型）的Prompt Engineering有深入理解，能够通过提示词优化输出效果。
具备DevOps思维，熟悉如何将AI能力作为基础设施集成到CI/CD流程中。
2026-06-28 14:41
IP属地：广东
职位福利
本科5-10年JavaSpringSpringCloudDockerMySQLRedisOracleSpring AIOpenCodeAI Agent
深圳市优普洛科技有限公司
未融资 · 20-99人
工作地址
鱼泡安全保障
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