【岗位要求】
1. 基础素质：计算机及相关专业，专科及以上学历，具备 1 年以上扎实的 Java 开发经验（熟悉 JVM 原理、多线程编程及集合框架）。
2. 架构能力：具有独立搭建复杂项目的能力，精通 C/S 架构 云服务、PaaS、SaaS 模式；有利用 AI 工具快速重构传统业务或搭建原型系统的经验者优先。
3. 多语言与硬件交互：精通 Java，同时了解 C/C /C#/Python/Rust 中至少一种语言（能阅读底层硬件接口代码即可）；熟悉 Rust或Python 者优先（便于编写 AI 辅助脚本或数据处理工具）。
4. 分布式数据库：熟悉 ShardingSphere、Mycat2 等分布式数据库框架，具备海量数据存储设计与扩展性开发经验。
5. 数据库精通：精通 MySQL、SQLServer、Oracle 等关系型数据库及 MyBatis/MyBatis-Plus 组件；了解向量数据库基本概念，能完成简单的语义检索。
6. 框架及微服务：精通 Spring 全家桶（Spring Boot, Spring Cloud, Spring Cloud Alibaba），深入理解其核心原理；能利用 AI 快速生成微服务脚手架及配置。
7. 中间件与缓存：精通 Redis8 等 NoSQL 组件；熟悉 RocketMQ、Kafka 等消息中间件，能利用 AI 辅助设计高可靠的消息投递方案。
8. 数据可视化：掌握 1~2 种开源报表工具，熟悉 ECharts；能利用 AI 辅助生成复杂的数据可视化大屏代码。
9. 网络编程：深入理解 Netty 网络程序开发，熟悉 TCP/IP、WebSocket、UDP、MQTT 等协议；了解 gRPC 及 HTTP/2 在微服务调用中的应用。
10. AI 编程工具实战：
10.1. 熟练使用主流 AI 编程工具（如 Cursor, GitHub Copilot, JetBrains AI, Claude Code, 通义灵码，CodeX 等）。
10.2. 具备优秀的 Prompt Engineering（提示词工程） 能力，能精准描述业务逻辑，引导 AI 生成可运行、符合规范的 Java 代码。
10.3. 具备 AI 代码评审与重构能力，能快速识别 AI 生成代码中的潜在风险（安全漏洞、性能瓶颈、逻辑错误）并进行修正，而非盲目信任。
11. 开发思维转变：认同“AI 辅助编程”理念，习惯将重复性、模板化工作交给 AI，自身专注于核心业务逻辑设计、架构优化及复杂问题解决。
12. 综合素质：具备良好的沟通能力和清晰的逻辑思维，拥有极强的团队协作精神；对新技术保持敏锐嗅觉，能将 AI 工具转化为实际的生产力倍增器，能承受一定工作压力。
13. 工程素养：有良好的文档、代码编写规范；具备优秀的英文文献阅读能力，能直接研读最新的 AI 编程工具官方文档或技术博客。
14. 具备平台支付、商城支付等开发经验者优先。
【岗位职责】
1. 核心后端架构与开发：负责产品后端架构设计及核心业务代码编写（Java），确保系统在高并发、高可用场景下的稳定性；主导利用 AI 编程工具进行代码生成、逻辑补全及单元测试编写，显著提升研发效率。
2. AI 赋能的高效开发流：深度应用 AI 编程助手（如 Cursor, Copilot, 通义灵码等）贯穿需求分析、代码实现、Code Review 及Bug 修复全流程；通过精准提示词（Prompt Engineering）引导 AI 输出高质量代码，实现“人机协作”的快速迭代模式。
3. 软硬协同与 IoT 通讯：主导设备与云端的网络通讯模块开发，基于 Netty/TCP/WebSocket/MQTT 实现低延迟、高稳定的硬件交互；利用 AI 辅助解析复杂协议报文及生成压测脚本。
4. 现场交付与极速排障：负责用户设备现场的复杂环境调试；借助 AI 日志分析工具快速定位软硬件联调中的疑难问题，缩短故障恢复时间（MTTR）。
5. 全栈协作与智能测试：与前端团队紧密协作；利用 AI 自动生成边界测试用例、Mock 数据及自动化测试脚本，大幅提升测试覆盖率与回归效率，确保产品高质量上线。
6. 规范沉淀与知识复用：基于 CMMI 标准输出项目文档；构建基于 LLM 的内部代码知识库与文档生成流程，将个人经验转化为团队资产，推动团队整体编码规范的统一与提升。
7. 技术探索与效能提升：持续关注 AI for Software Engineering (AI4SE) 领域的新技术与新工具，主动探索其在 Java 后端开发中的最佳实践，推动团队从“传统编码”向“AI 辅助工程化”转型。