岗位职责

• 负责政务领域 AI 智能应用的后端架构设计与开发，围绕政策解读、法律法规咨询、政务服务自动化等场景，构建基于大模型的 Java 智能应用系统。
• 主导 RAG（检索增强生成）系统、Agent 智能体、多轮对话管理等核心模块的工程化设计与实现，利用 Java 技术栈（如 Spring AI、LangChain4j 等）进行流程编排与优化，确保高可靠性与准确性。
• 负责政务知识库的工程落地，包括文本向量化、语义检索、向量数据库对接（Milvus / FAISS / Chroma 等），设计高效的检索与召回策略。
• 对接大模型 API（如 Qwen、GLM、Kimi 等）及私有化部署模型，进行提示词工程、模型调用和结果后处理，并能够参与模型微调的工程化集成。
• 结合多模态数据处理需求（图文、表格、扫描件等），对接 OCR、文档解析能力，完成信息抽取与结构化，并集成到业务流程中。
• 熟练运用 AI 辅助编程工具（Cursor、Claude Code、OpenAI Codex 等）进行开发、重构、调试与文档输出，提升研发效率和代码质量，推动团队 AI 工程化实践。
• 跟踪前沿技术（强化学习、多模态大模型、Agent 协作等），探索 Java 侧落地方案，持续优化系统智能水平。
• 撰写详细设计文档、技术方案与交付文档，与产品、业务、算法团队紧密协作，确保系统顺利交付并持续演进。

任职要求

• 计算机科学、软件工程等相关专业本科及以上学历，8 年以上 Java 开发经验，拥有丰富的项目交付与架构设计经验。
• 精通 Java 核心技术，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud 微服务体系，具备高并发、分布式系统的设计与调优能力。
• 具备 AI 应用开发经验，熟悉大模型（Qwen、GLM、Kimi 等）的使用、API 调用、提示词工程，了解模型微调与部署的工程化流程。
• 拥有 Agent 智能体开发实战经验，理解任务规划、工具调用、记忆管理、多 Agent 协作等机制，并有项目落地案例。
• 熟悉 RAG 架构，有向量数据库（Milvus、FAISS、Chroma 等）的实际应用经验，掌握语义检索、混合检索等优化手段。
• 熟悉知识图谱构建与查询（Neo4j、NebulaGraph、RDF / SPARQL）者优先，有知识增强型应用开发经验。
• 熟练使用 AI 编码助手与智能开发工具，如 Cursor、Claude Code、OpenAI Codex 等，能够利用其加速全流程研发。
• 具备优秀的逻辑思维与问题分析能力，能够独立进行技术选型、性能评估和效果验证。
• 出色的沟通协作能力，能够快速理解政务业务需求并转化为可落地的技术方案。

优先条件

• 有政务、法律、政策解读等相关领域 AI 应用开发经验者优先。
• 有 GraphRAG、多跳推理等高级 RAG 实践经验者优先。
• 熟悉大模型评估体系（如 RAGAS、TruLens 等）并有系统化评测经验者优先。
• 有多模态算法工程化经验（文档解析、图像文本识别、表格提取）者优先。
• 了解强化学习、知识蒸馏、模型量化等优化技术，并有 Java 侧集成经验者优先。
• 有开源项目贡献、技术博客或在相关领域发表过论文者优先。
• 具备 AI 产品思维，能将技术创新转化为业务价值者优先。