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【崗位要求】
1. 基礎(chǔ)素質(zhì)：計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)，專科及以上學(xué)歷，具備 1 年以上扎實(shí)的 Java 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（熟悉 JVM 原理、多線程編程及集合框架）。
2. 架構(gòu)能力：具有獨(dú)立搭建復(fù)雜項(xiàng)目的能力，精通 C/S 架構(gòu) 云服務(wù)、PaaS、SaaS 模式；有利用 AI 工具快速重構(gòu)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)或搭建原型系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 多語言與硬件交互：精通 Java，同時(shí)了解 C/C /C#/Python/Rust 中至少一種語言（能閱讀底層硬件接口代碼即可）；熟悉 Rust或Python 者優(yōu)先（便于編寫 AI 輔助腳本或數(shù)據(jù)處理工具）。
4. 分布式數(shù)據(jù)庫：熟悉 ShardingSphere、Mycat2 等分布式數(shù)據(jù)庫框架，具備海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)與擴(kuò)展性開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
5. 數(shù)據(jù)庫精通：精通 MySQL、SQLServer、Oracle 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及 MyBatis/MyBatis-Plus 組件；了解向量數(shù)據(jù)庫基本概念，能完成簡單的語義檢索。
6. 框架及微服務(wù)：精通 Spring 全家桶（Spring Boot, Spring Cloud, Spring Cloud Alibaba），深入理解其核心原理；能利用 AI 快速生成微服務(wù)腳手架及配置。
7. 中間件與緩存：精通 Redis8 等 NoSQL 組件；熟悉 RocketMQ、Kafka 等消息中間件，能利用 AI 輔助設(shè)計(jì)高可靠的消息投遞方案。
8. 數(shù)據(jù)可視化：掌握 1~2 種開源報(bào)表工具，熟悉 ECharts；能利用 AI 輔助生成復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化大屏代碼。
9. 網(wǎng)絡(luò)編程：深入理解 Netty 網(wǎng)絡(luò)程序開發(fā)，熟悉 TCP/IP、WebSocket、UDP、MQTT 等協(xié)議；了解 gRPC 及 HTTP/2 在微服務(wù)調(diào)用中的應(yīng)用。
10. AI 編程工具實(shí)戰(zhàn)：
10.1. 熟練使用主流 AI 編程工具（如 Cursor, GitHub Copilot, JetBrains AI, Claude Code, 通義靈碼，CodeX 等）。
10.2. 具備優(yōu)秀的 Prompt Engineering（提示詞工程） 能力，能精準(zhǔn)描述業(yè)務(wù)邏輯，引導(dǎo) AI 生成可運(yùn)行、符合規(guī)范的 Java 代碼。
10.3. 具備 AI 代碼評(píng)審與重構(gòu)能力，能快速識(shí)別 AI 生成代碼中的潛在風(fēng)險(xiǎn)（安全漏洞、性能瓶頸、邏輯錯(cuò)誤）并進(jìn)行修正，而非盲目信任。
11. 開發(fā)思維轉(zhuǎn)變：認(rèn)同“AI 輔助編程”理念，習(xí)慣將重復(fù)性、模板化工作交給 AI，自身專注于核心業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)、架構(gòu)優(yōu)化及復(fù)雜問題解決。
12. 綜合素質(zhì)：具備良好的溝通能力和清晰的邏輯思維，擁有極強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神；對(duì)新技術(shù)保持敏銳嗅覺，能將 AI 工具轉(zhuǎn)化為實(shí)際的生產(chǎn)力倍增器，能承受一定工作壓力。
13. 工程素養(yǎng)：有良好的文檔、代碼編寫規(guī)范；具備優(yōu)秀的英文文獻(xiàn)閱讀能力，能直接研讀最新的 AI 編程工具官方文檔或技術(shù)博客。
14. 具備平臺(tái)支付、商城支付等開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

【崗位職責(zé)】
1. 核心后端架構(gòu)與開發(fā)：負(fù)責(zé)產(chǎn)品后端架構(gòu)設(shè)計(jì)及核心業(yè)務(wù)代碼編寫（Java），確保系統(tǒng)在高并發(fā)、高可用場(chǎng)景下的穩(wěn)定性；主導(dǎo)利用 AI 編程工具進(jìn)行代碼生成、邏輯補(bǔ)全及單元測(cè)試編寫，顯著提升研發(fā)效率。
2. AI 賦能的高效開發(fā)流：深度應(yīng)用 AI 編程助手（如 Cursor, Copilot, 通義靈碼等）貫穿需求分析、代碼實(shí)現(xiàn)、Code Review 及Bug 修復(fù)全流程；通過精準(zhǔn)提示詞（Prompt Engineering）引導(dǎo) AI 輸出高質(zhì)量代碼，實(shí)現(xiàn)“人機(jī)協(xié)作”的快速迭代模式。
3. 軟硬協(xié)同與 IoT 通訊：主導(dǎo)設(shè)備與云端的網(wǎng)絡(luò)通訊模塊開發(fā)，基于 Netty/TCP/WebSocket/MQTT 實(shí)現(xiàn)低延遲、高穩(wěn)定的硬件交互；利用 AI 輔助解析復(fù)雜協(xié)議報(bào)文及生成壓測(cè)腳本。
4. 現(xiàn)場(chǎng)交付與極速排障：負(fù)責(zé)用戶設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境調(diào)試；借助 AI 日志分析工具快速定位軟硬件聯(lián)調(diào)中的疑難問題，縮短故障恢復(fù)時(shí)間（MTTR）。
5. 全棧協(xié)作與智能測(cè)試：與前端團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作；利用 AI 自動(dòng)生成邊界測(cè)試用例、Mock 數(shù)據(jù)及自動(dòng)化測(cè)試腳本，大幅提升測(cè)試覆蓋率與回歸效率，確保產(chǎn)品高質(zhì)量上線。
6. 規(guī)范沉淀與知識(shí)復(fù)用：基于 CMMI 標(biāo)準(zhǔn)輸出項(xiàng)目文檔；構(gòu)建基于 LLM 的內(nèi)部代碼知識(shí)庫與文檔生成流程，將個(gè)人經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為團(tuán)隊(duì)資產(chǎn)，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)整體編碼規(guī)范的統(tǒng)一與提升。
7. 技術(shù)探索與效能提升：持續(xù)關(guān)注 AI for Software Engineering (AI4SE) 領(lǐng)域的新技術(shù)與新工具，主動(dòng)探索其在 Java 后端開發(fā)中的最佳實(shí)踐，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)從“傳統(tǒng)編碼”向“AI 輔助工程化”轉(zhuǎn)型。