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Java开发工程师(AI工程方向)(MJ036295)
Java开发工程师(AI工程方向)(MJ036295)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Mybatis
Rag
智能体编排
高并发
AI 估算 · 20k–40k
上海大厂，Java+AI方向热门，3年经验市场薪资20-40K，年终奖可观。
职位详情
关于这个职位
本职位隶属于携程客服中台AI工程化团队，负责AI工程化平台（Harness）的设计与开发，包括智能体编排引擎、RAG、工具调用链路等核心能力
你将使用Java和Python构建高并发、低延迟的分布式系统，并深入参与大模型应用落地
适合具备扎实Java功底、希望转型AI工程领域的后端工程师
最低要求
学历与经验：计算机科学或相关专业本科及以上学历，3年以上核心后端Java开发经验
核心技术：精通Java，同时具备Python开发能力
熟悉JVM原理、内存模型、GC调优、性能分析工具
深入掌握多线程编程、并发容器、锁机制，具备高并发场景下的实战经验
扎实的数据结构与算法功底，熟练运用常用设计模式
微服务与框架：精通Spring Boot、MyBatis等主流框架，能够阅读框架源码
熟悉Spring AI者优先
有丰富的微服务架构设计与实践经验，熟悉服务治理、配置中心、链路追踪等组件
数据库与中间件：熟练掌握MySQL及SQL优化，了解分库分表、读写分离等方案
深入理解Redis、Kafka等中间件原理，有大规模生产环境使用经验
了解大模型应用基础（如Prompt Engineering、RAG、Function Calling）
熟悉LangChain、Spring AI、Dify等任一AI编排框架者优先
有智能体（Agent）或工作流引擎（如DolphinScheduler、Argo Workflows）开发经验者优先
具备较强的技术自驱力和学习能力，能够快速跟进AI工程化领域的新技术
良好的沟通协作能力，能够与算法、产品、运营等多角色高效配合
工作职责
AI 工程化平台建设：参与客服中台 AI 工程化平台（Harness，类似 LangGraph/Spring AI 的 Agent 编排层）的设计与开发，包括RAG、智能体生命周期管理、工具调用链路、人机协同等核心能力，
智能体编排引擎开发：负责基于 Java 的智能体编排引擎（Orchestration Engine）的设计与实现，支持 DAG 任务编排、状态管理、断点续跑、可观测性等核心特性，赋能复杂多步骤的自动化任务处理
高可用架构与稳定性：负责核心技术难题攻关，包括高并发场景下的性能优化、资源调度、熔断降级等
保障智能体服务在高并发场景下的稳定性和低延迟
全链路运维与迭代：负责线上业务问题的快速定位与修复，持续迭代优化系统架构，沉淀技术文档与最佳实践，推动团队工程效能提升
优先资格
熟悉Spring AI者优先
熟悉LangChain、Spring AI、Dify等任一AI编排框架者优先
有智能体（Agent）或工作流引擎（如DolphinScheduler、Argo Workflows）开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程平台大，业务场景丰富，AI工程化方向前景好
- 技术栈前沿，涉及AI编排、RAG、智能体等热门技术
- 高并发场景多，能积累大规模分布式系统的实战经验
- 团队氛围好，有技术自驱力要求，成长快
- AI工程化领域迭代快，需要持续跟进新技术
- 高并发性能优化难度高，对问题定位能力要求高
缺点 / 挑战
- 需要同时掌握Java和Python，技术面广，学习压力大
- 适合有扎实Java后端基础、对AI工程化感兴趣、愿意持续学习和挑战高复杂度的工程师
角色解读
- 技术方向：从AI工程化开发逐步成长为AI平台架构师，深入Agent编排和大模型应用
- 领域方向：结合携程业务场景，成为客服智能化领域的专家
- 管理方向：随着团队扩张，有机会带团队，成为技术负责人
- 参与AI工程化平台（Harness）的设计与开发，实现RAG、智能体生命周期管理和工具调用链路
- 开发基于Java的智能体编排引擎，支持DAG任务编排、状态管理和断点续跑
- 负责高并发场景下的性能优化、资源调度、熔断降级，保障服务稳定性
- 全链路运维与迭代，快速定位线上问题，持续优化系统架构
- 精通Java，熟悉JVM原理、多线程、并发容器和高并发实战
- 熟练使用Spring Boot、MyBatis等主流框架，能阅读源码
- 掌握MySQL、Redis、Kafka等数据库和中间件，有大规模生产经验
- 了解大模型应用基础，如Prompt Engineering、RAG、Function Calling，熟悉AI编排框架者优先
申请策略
- 了解携程客服中台的业务场景，思考AI如何提效
- 提前准备一个基于Java的Agent编排或RAG demo，展示动手能力
- 突出Java后端经验，特别是高并发、JVM调优、微服务架构项目
- 如果有AI相关项目（RAG、Agent、LangChain等）务必写明
- 展示对框架源码的阅读能力和问题定位能力
- 强调性能优化和稳定性保障的案例
- 熟悉Spring AI、LangChain等AI编排框架
- 掌握Python基础，了解大模型API调用和Prompt工程
面试指南
- 对于系统设计题，从需求分析、架构设计、技术选型、核心难点、解决方案等维度回答
- 对于调优题，结合具体的工具（如jstat、jmap）和参数调整实例
- 对于AI概念题，从原理、实现、应用场景三方面阐述
- 如何设计一个支持DAG任务编排的智能体引擎？需要考虑哪些核心模块？
- 在高并发场景下，如何对JVM进行调优？请举例说明
- 讲一讲你使用Redis和Kafka的经验，如何保证数据一致性？
- 你如何理解RAG？在实际项目中如何实现？
- 如果你遇到线上OOM，如何定位和解决？
职位点评
74
综合评分
携程AI工程方向，技术前沿，薪资有竞争力，但工作强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求高薪和技术成长的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展80
工作生活55
使命价值60
薪资福利
85较高
上市大厂，薪资福利有竞争力，稳定性高，能提供较好的物质回报。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
80较高
技术前沿，涉及AI工程化领域，有丰富的学习机会和技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、RAG、智能体、Spring AI、LangChain、Dify、高并发
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
未明确提及WLB，工作地点现场，可能面临高并发压力，生活平衡一般。
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
60中等
旅游行业客服智能化有社会价值，但行业成熟，创新性中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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