AI工程能力 了解LLM原理与应用，熟悉主流Agent框架（如OpenClaw、LangChain、AutoGen等）
有RAG、向量数据库、多智能体协作相关项目经验者优先
具备AI应用工程化落地能力，理解AI系统的不确定性和可观测性需求 2、云原生与容器化 深入理解云原生架构，熟练掌握Kubernetes、Docker、Helm等技术
有Service Mesh（Istio/Linkerd）落地经验者优先
熟悉CI/CD流程，具备DevOps实践经验 3、中间件技术 精通Dubbo/gRPC、Nacos/Consul、网关（Kong/APISIX）等中间件原理与实践
能够进行中间件定制化开发和性能调优
熟悉分布式系统核心问题解决方案（一致性、容错、限流等） 4、可观测性技术 熟悉OpenTelemetry、Jaeger、Prometheus、Elasticsearch等可观测性组件
有链路追踪、指标监控、日志系统建设经验者优先 5、编程基础 精通Java/TypeScript至少一门语言，熟悉JVM/Node.js运行时原理
具备良好编码习惯，熟悉设计模式，代码质量意识强 6、架构设计能力 具备良好的系统架构设计能力，能根据业务场景合理进行技术选型
有大规模分布式系统设计经验者优先 7、软技能 具备技术领导力、沟通协作能力和问题驱动意识
有前瞻性技术视野，持续关注云原生和AI领域技术发展
英语良好，能阅读英文技术文档和参与开源社区