我们正在寻找一位对生成式 AI ( GenAI )充满热情,且功底扎实的 Java 工程师加入我们的团队。您将负责构建基于大语言模型( LLM )的企业级应用,利用 Java 强大的生态系统(如 Spring Boot, LangChain4j, Spring AI )连接业务逻辑与 AI 能力。您不仅仅是编写 API ,更是 AI 落地“最后一公里”的关键执行者。
AI 应用后端开发: 基于 Java (Spring Boot/Cloud) 设计并开发高可用、低延迟的 AI 应用后端服务(如智能客服、企业知识库 RAG 、AI Agent 平台)。
大模型集成与编排: 负责对接主流 LLM ( OpenAI, Anthropic, 通义千问, DeepSeek 或私有化部署模型),设计 Prompt 工程,并使用 LangChain4j 或 Spring AI 进行任务编排。
RAG 系统构建: 负责向量数据库( Milvus, Pinecone, Pgvector 等)的选型、搭建与维护;实现高效的文档解析、切片( Chunking )、Embedding 向量化及混合检索策略。
性能优化: 针对 AI 响应流式传输( SSE )、并发处理及上下文窗口管理进行系统优化,确保用户获得流畅的交互体验。
跨语言协作: 与算法团队( Python 栈)紧密配合,将训练/微调好的模型通过 API 封装并集成到 Java 业务系统中。
Java 核心基础: 精通 Java 基础,熟悉 JVM 调优、多线程编程及高并发处理;熟练掌握 Spring Boot, Spring Cloud 微服务架构。
AI 应用开发经验:
大语言模型( LLM )基本原理( Transformer, Token, Embedding, Temperature )。
熟悉 RAG (检索增强生成) 架构,有实际落地经验者优先。
至少一种 Java AI 框架(如 LangChain4j, Spring AI )或有 Python (LangChain/LlamaIndex) 转 Java 开发的经验。
数据库与中间件:
使用 MySQL/PostgreSQL 。
必须具备向量数据库( Vector DB )或搜索引擎( Elasticsearch/OpenSearch )的使用经验。
工程能力: 熟悉 Docker, Kubernetes 容器化部署;有良好的代码规范和 API 设计能力( RESTful/gRPC )。
学习能力: 对 AI 技术发展保持高度敏感,能快速阅读英文技术文档并落地新技术。
有 Python 基础,能看懂算法同事的训练/推理代码。
有本地大模型部署经验(如使用 Ollama, vLLM )。
贡献过 LangChain4j 或 Spring AI 等开源项目代码。
熟悉 AI Agent 设计模式(如 ReAct, AutoGPT 架构)。
邮箱:d2FuZ2p1bmZlbmdAcXRoYWlsdW4uY29t
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neuthself 23 小时 49 分钟前
宁波这个待遇挺不错的
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NoobNoob030 23 小时 37 分钟前
对比我的技术栈,除了 Java AI 真不熟,其他的都能侃侃,自 vibe coding 之后技术栈基本都是 py 、ts 、go 之类
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junfengwang11 OP @neuthself 来呗
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SoviaPhilo 23 小时 25 分钟前
虽然我写 java 比较多,不过我比较搞不懂为什么要用 java 来做,py+LangGraph 不是更直接?
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66beta 23 小时 21 分钟前
@SoviaPhilo #4 一般都是因为公司里当前的开发都是 java 技术栈的,其他的语言面试不了
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badbye 21 小时 1 分钟前
还以为是 jvm 参数的 javaagent
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nbhaohao 19 小时 9 分钟前
帮顶下...难得看到宁波的招聘, 可惜我是之前做前端, 现在转 agent 偏 node.js/python.
不知道是哪家公司哇? 宁波互联网还挺少的, 看描述和待遇都不错. |
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ponder09 4 小时 53 分钟前
终于看到用 java 搞 ai agent 的岗位了,哈哈哈
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syaeldon 3 小时 55 分钟前
有整个 agent 方向的开发团队吗还是就单招一个大头兵?
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