"1、熟悉后端 AI 原生服务的开发与维护，依托 AI 开发平台推进工程化落地与生产需求交付； 2、掌握 OpenCode、Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 编程工具，熟练运用 LangChain、LlamaIndex 等 AI 开发框架参与需求分析、代码生成、测试验证等产研流程，以 AI 杠杆效应提升研发效能，并协助沉淀团队 AI-Native 服务端开发知识库与最佳实践经验； 3、掌握 AI 辅助编写技术文档、接口文档、测试用例等项目文档，熟练使用 Copilot、ChatGPT 等工具提升文档编写效率，参与技术评审并养成规范输出的习惯，持续更新维护文档，保持文档的准确性与时效性； 4、熟练使用 Java/Spring Boot/Spring Cloud 主导后端服务开发，了解 AI Agent、Function Calling 与后端服务的集成方案，具备高并发、微服务架构设计能力，完成业务功能适配与性能优化 5、了解 AI 工程化建设与优化，熟悉 RAG、向量数据库（Milvus、Pinecone、Elasticsearch）、Embedding 等技术 "1、本科及以上学历，计算机相关专业，2026届应届毕业生。 扎实的核心基础（集合、并发、JVM），熟悉 Spring Boot / MyBatis。 2、熟练掌握 SQL，理解事务与索引，能够完成基本表结构设计；了解缓存组件的使用与设计。 3、表达清晰，具备主动反馈意识，注重文档规范。 4、适应敏捷开发节奏，尊重团队规范，乐于接受 Code Review。 5、学习能力强，对 AI 知识有积极探索意愿；能够拥抱组织转型，主动承担跨端与前后端工作，不设边界。 7、了解业界主流 Agent 框架，能够阐述不同方案在决策链路、自主性、工具调用等方面的区别。