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职位详情
岗位职责：
1、负责基于 Java + Spring Boot + LangChain4j/Spring AI 的 AI Agent 服务架构设计与开发，支撑自然语言查询线损报表、自动生成异常分析报告、智能问答等业务场景。
2、搭建RAG（检索增强生成）技术流程，涵盖文档分块、向量化存储（Milvus/FAISS）、召回及重排序环节，提升专业领域知识问答的精准度。
3、实现大模型的 Function Calling/Tool Calling 功能，使智能体可调用现有的 Java 业务接口，如电量查询、台区拓扑获取、历史线损数据提取等。
4、持续优化 Prompt 策略与大模型输出效果，解决流式响应、Token 限制、推理成本等实际工程挑战。
5、将训练完成的深度学习模型（如ONNX格式）通过 ONNXRuntime 集成至 Java 服务中，完成负荷预测、异常识别等推理任务（加分项）。
6、协同产品团队、业务专家以及现有 Java 开发团队，推进 AI 功能迭代升级，保障系统稳定性、可观测性与长期可维护性。
任职要求：
1、具备扎实的 Java 开发能力：拥有3年以上 Java 后端开发经验，熟练掌握 Spring Boot、微服务架构与 REST API 设计规范。
2、具备大模型应用实践经历：在至少一个项目中集成过大模型 API（如OpenAl、通义千问、智谱、DeepSeek等），理解 Prompt 工程与 RAG 的基本原理及落地方法。
3、学习能力强：对人工智能技术有浓厚兴趣，能快速掌握 LangChain4j、Spring AI 等 Java 生态下的 AI 框架（即使暂无经验，也愿意迅速上手）。
4、具备良好的工程素养：熟悉 Git、Maven/Gradle、Docker、CI/CD 等开发工具和协作流程。
加分项（非必需，但优先考虑）：
· 具备 LangChain4j 或 Spring AI 实际项目实践经验；
· 熟悉 Agent（智能体）、Function Calling、向量数据库（Milvus/Chroma）等相关技术；
· 具备 Python 基础，能够阅读或简单修改 PyTorch 训练脚本；
· 了解 ONNX Runtime，有在 Java 环境中部署 ONNX 模型进行推理的实际经验。
1、负责基于 Java + Spring Boot + LangChain4j/Spring AI 的 AI Agent 服务架构设计与开发，支撑自然语言查询线损报表、自动生成异常分析报告、智能问答等业务场景。
2、搭建RAG（检索增强生成）技术流程，涵盖文档分块、向量化存储（Milvus/FAISS）、召回及重排序环节，提升专业领域知识问答的精准度。
3、实现大模型的 Function Calling/Tool Calling 功能，使智能体可调用现有的 Java 业务接口，如电量查询、台区拓扑获取、历史线损数据提取等。
4、持续优化 Prompt 策略与大模型输出效果，解决流式响应、Token 限制、推理成本等实际工程挑战。
5、将训练完成的深度学习模型（如ONNX格式）通过 ONNXRuntime 集成至 Java 服务中，完成负荷预测、异常识别等推理任务（加分项）。
6、协同产品团队、业务专家以及现有 Java 开发团队，推进 AI 功能迭代升级，保障系统稳定性、可观测性与长期可维护性。
任职要求：
1、具备扎实的 Java 开发能力：拥有3年以上 Java 后端开发经验，熟练掌握 Spring Boot、微服务架构与 REST API 设计规范。
2、具备大模型应用实践经历：在至少一个项目中集成过大模型 API（如OpenAl、通义千问、智谱、DeepSeek等），理解 Prompt 工程与 RAG 的基本原理及落地方法。
3、学习能力强：对人工智能技术有浓厚兴趣，能快速掌握 LangChain4j、Spring AI 等 Java 生态下的 AI 框架（即使暂无经验，也愿意迅速上手）。
4、具备良好的工程素养：熟悉 Git、Maven/Gradle、Docker、CI/CD 等开发工具和协作流程。
加分项（非必需，但优先考虑）：
· 具备 LangChain4j 或 Spring AI 实际项目实践经验；
· 熟悉 Agent（智能体）、Function Calling、向量数据库（Milvus/Chroma）等相关技术；
· 具备 Python 基础，能够阅读或简单修改 PyTorch 训练脚本；
· 了解 ONNX Runtime，有在 Java 环境中部署 ONNX 模型进行推理的实际经验。
2026-08-12 13:50
IP属地：北京
职位福利
硕士3-5年SPRING AILANGCHAIN4J
北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
已上市 · 1000-9999人
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