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【崗位要求】
1. 基礎(chǔ)素質(zhì)：計算機及相關(guān)專業(yè)，?？萍耙陨蠈W歷，具備 1 年以上扎實的 Java 開發(fā)經(jīng)驗（熟悉 JVM 原理、多線程編程及集合框架）。
2. 架構(gòu)能力：具有獨立搭建復雜項目的能力，精通 C/S 架構(gòu) 云服務、PaaS、SaaS 模式；有利用 AI 工具快速重構(gòu)傳統(tǒng)業(yè)務或搭建原型系統(tǒng)的經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 多語言與硬件交互：精通 Java，同時了解 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)存儲設計與擴展性開發(fā)經(jīng)驗。
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：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 輔助設計高可靠的消息投遞方案。
8. 數(shù)據(jù)可視化：掌握 1~2 種開源報表工具，熟悉 ECharts；能利用 AI 輔助生成復雜的數(shù)據(jù)可視化大屏代碼。
9. 網(wǎng)絡編程：深入理解 Netty 網(wǎng)絡程序開發(fā)，熟悉 TCP/IP、WebSocket、UDP、MQTT 等協(xié)議；了解 gRPC 及 HTTP/2 在微服務調(diào)用中的應用。
10. AI 編程工具實戰(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，能精準描述業(yè)務邏輯，引導 AI 生成可運行、符合規(guī)范的 Java 代碼。
10.3. 具備 AI 代碼評審與重構(gòu)能力，能快速識別 AI 生成代碼中的潛在風險（安全漏洞、性能瓶頸、邏輯錯誤）并進行修正，而非盲目信任。
11. 開發(fā)思維轉(zhuǎn)變：認同“AI 輔助編程”理念，習慣將重復性、模板化工作交給 AI，自身專注于核心業(yè)務邏輯設計、架構(gòu)優(yōu)化及復雜問題解決。
12. 綜合素質(zhì)：具備良好的溝通能力和清晰的邏輯思維，擁有極強的團隊協(xié)作精神；對新技術(shù)保持敏銳嗅覺，能將 AI 工具轉(zhuǎn)化為實際的生產(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. 具備平臺支付、商城支付等開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。

【崗位職責】
1. 核心后端架構(gòu)與開發(fā)：負責產(chǎn)品后端架構(gòu)設計及核心業(yè)務代碼編寫（Java），確保系統(tǒng)在高并發(fā)、高可用場景下的穩(wěn)定性；主導利用 AI 編程工具進行代碼生成、邏輯補全及單元測試編寫，顯著提升研發(fā)效率。
2. AI 賦能的高效開發(fā)流：深度應用 AI 編程助手（如 Cursor, Copilot, 通義靈碼等）貫穿需求分析、代碼實現(xiàn)、Code Review 及Bug 修復全流程；通過精準提示詞（Prompt Engineering）引導 AI 輸出高質(zhì)量代碼，實現(xiàn)“人機協(xié)作”的快速迭代模式。
3. 軟硬協(xié)同與 IoT 通訊：主導設備與云端的網(wǎng)絡通訊模塊開發(fā)，基于 Netty/TCP/WebSocket/MQTT 實現(xiàn)低延遲、高穩(wěn)定的硬件交互；利用 AI 輔助解析復雜協(xié)議報文及生成壓測腳本。
4. 現(xiàn)場交付與極速排障：負責用戶設備現(xiàn)場的復雜環(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，縮短故障恢復時間（MTTR）。
5. 全棧協(xié)作與智能測試：與前端團隊緊密協(xié)作；利用 AI 自動生成邊界測試用例、Mock 數(shù)據(jù)及自動化測試腳本，大幅提升測試覆蓋率與回歸效率，確保產(chǎn)品高質(zhì)量上線。
6. 規(guī)范沉淀與知識復用：基于 CMMI 標準輸出項目文檔；構(gòu)建基于 LLM 的內(nèi)部代碼知識庫與文檔生成流程，將個人經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為團隊資產(chǎn)，推動團隊整體編碼規(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，主動探索其在 Java 后端開發(fā)中的最佳實踐，推動團隊從“傳統(tǒng)編碼”向“AI 輔助工程化”轉(zhuǎn)型。