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网易
资深Java开发工程师
立即应聘

资深Java开发工程师

发布于 大约 9 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
RPC
LLM
风险控制
反欺诈
AI Agent

AI 估算 · 25k–40k

杭州互联网大厂,资深Java岗位,技术栈全面,薪资水平在市场中上,结合大厂稳定性,14个月薪较合理。

职位详情

关于这个职位

作为网易支付事业部的资深Java开发工程师,你将负责反欺诈、反洗钱、风控平台等核心系统的设计与开发,并利用AI技术(如LLM、Agent)赋能风控业务智能化

该职位要求深入掌握Java及分布式技术栈,同时具备大数据和AI Agent应用经验,是技术成长与业务深度结合的好机会

最低要求

本科以上学历,计算机相关专业,3年以上相关技术经验

熟练使用Java编程语言,对多线程、JVM有深入研究,能够完成独立系统的开发
熟悉Spring、Dubbo、Kafka、Mysql、Redis、RPC等主流技术框架及其实现原理,钻研过源码
熟悉分布式系统的设计和应用,熟悉分布式配置、调度、缓存、消息等机制
熟悉Spark、Hive、Kafka、Flink等大数据相关技术栈,知晓底层原理和实现
熟悉AI Agent相关技术,了解Agent流程设计、上下文工程等体系
深度使用 AI 编程工具,理解 SDD 并有 Skill/MCP等机制的实操经验,对多 Agent 协作或 Harness Engineering 有认知,能提供落地案例者优先

工作职责

负责网易支付反欺诈(含风控特征系统、风控模型系统、规则引擎系统等)、反洗钱等系统模块设计、开发

负责网易支付风险管理平台、数据传输平台、机器学习平台等建设与保障
参与负责网易支付风险监控报警、异常检测系统等架构设计、开发
AI赋能业务:
)提供AI基础能力,促进业务团队AI智能化,包括不限于提供MCP、SKILL、Agent能力,支撑合规团队及审核团队AI自动化审核、自动化数据提取、智能营销/收银台策略等
)引入LLM、Agent、RAG能力,推动风控团队全链路AI智能化(风险智能巡检、风险案件智能分析、策略/算法模型自动化迭代等)

优先资格

有支付风控平台研发经验为加分项

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • AI赋能业务方向前沿,有机会实践LLM、Agent等最新技术,提升竞争力
  • 大厂平台,职业发展稳定,薪资福利有保障,团队成员技术氛围浓厚
  • 技术栈覆盖广(Java、大数据、AI),需要持续学习,知识广度要求高
  • 支付领域合规性强,系统变更需谨慎,可能涉及跨团队协作
  • 适合有3年以上Java开发经验,对分布式系统和大数据技术有深入理解,并希望探索AI应用的技术人

缺点 / 挑战

  • 加入网易支付核心部门,接触高并发、高可用分布式系统,技术挑战大,成长快
  • 风控系统对实时性和准确性要求极高,压力较大,需要严谨的工程能力

角色解读

  • 纵向发展为技术专家,在风控或AI领域深耕,主导系统架构
  • 横向拓展为全栈架构师,结合业务理解推动支付风控技术的演进
  • 有机会转型为技术管理岗,带领团队负责复杂风控系统的建设
  • 设计并开发网易支付的反欺诈、反洗钱等核心风控系统,确保交易安全
  • 建设风险管理平台、数据传输平台和机器学习平台,提升风控效率
  • 利用AI Agent、LLM等技术实现风控流程的自动化与智能化,如风险巡检、案件分析等
  • 精通Java及主流框架(Spring、Dubbo等),深入理解JVM和多线程
  • 掌握分布式系统设计,熟悉Kafka、Redis等中间件,并有源码阅读经验
  • 熟悉大数据技术栈(Spark、Hive、Flink),了解底层原理
  • 具备AI Agent或LLM应用经验,能够将AI能力融入业务场景

申请策略

  • 了解网易支付业务和风控挑战,在面试中主动提出自己的解决方案思路
  • 准备一个完整的项目案例,从需求、设计到实现,清晰展示技术选型与业务价值
  • 突出Java及分布式系统项目经验,尤其是多线程调优、JVM优化等实战案例
  • 强调风控或金融相关经验,如反欺诈、交易系统等,展示领域理解
  • 列出AI Agent或LLM应用实例,说明如何利用AI提升业务效率
  • 展示大数据技术使用细节,如Spark或Flink在实时计算中的应用
  • 深入学习AI Agent框架(如LangChain、AutoGPT),动手搭建一个简单的Agent应用
  • 强化对Flink、Spark等大数据框架的底层原理理解,可阅读部分源码

面试指南

  • 对于系统设计问题,从业务背景、核心指标、技术选型、架构图、难点解决等方面结构化回答
  • 对于调优问题,采用“现象→定位工具→根因分析→解决方案→效果验证”的步骤
  • 对于AI应用问题,要说明需求分析、技术选型(如LLM+Prompt)、架构设计、效果评估
  • 请描述一个你设计的高并发分布式系统,如何保证数据一致性和可用性?
  • JVM调优经验:线上遇到CPU飙高或频繁GC,如何定位和解决?
  • Kafka如何保证消息的顺序性和可靠性?如果出现消息积压怎么处理?
  • 你如何设计一个风控规则引擎?规则引擎与AI模型如何协同?
  • 请举例说明你将AI Agent应用在业务中的具体场景和实现方式

匹配度报告

71
综合匹配度

大厂支付风控,前沿AI技术栈,薪资优但WLB一般。

适合人群
适合追求技术成长和高薪,能接受一定工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

薪资水平为市场偏高,大厂福利齐全(但JD未明确说明),整体补偿性较好。

薪资信号未披露(AI估算:25K-40K/月)

成长发展匹配

90较高

技术栈前沿(AI Agent、LLM、大数据),成长空间大,但JD未明确提及晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring、Dubbo、Kafka、MySQL、Redis、Spark、Hive、Flink、AI Agent、LLM
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

工作地点在杭州,未提及弹性办公或远程,互联网大厂通常有加班文化,WLB一般。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

支付风控具有社会价值(防止欺诈),行业处于高速增长期,但JD未强调使命感。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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