核心技術能力
· 底層與框架：精通JDK17+，深入掌握JVM調優、多線程并發及Spring/MyBatis源碼，能借JDK17+特性優化性能與安全性，支撐智能制造相關Agent運行。
· AI與Agent：熟練用Spring AI、LangChain4J構建大模型應用，有RAG落地經驗；能設計任務型/對話型Agent，實現與大模型、RAG、Neo4j協同；熟悉Python語言及PyTorch、Transformers框架者優先；了解vllm、sglang等大模型推理優化技術者優先。
· 中間件與分布式：精通Kafka/RocketMQ、Redis、Spring Cloud Alibaba生態，能處理消息可靠性、緩存優化等問題，支撐設備數據處理與仿真結果緩存。
· 圖數據庫與工作流：掌握Neo4j存儲產線關系、故障樹圖譜；熟悉Workflow，能設計“工作流+Agent”體系實現流程自動化。
架構設計與落地
· 系統架構：能設計高可用、高性能架構，整合相關技術搭建智能制造分層架構；了解大模型優化部署者優先。
· 云原生能力：熟悉微服務、容器化技術，能在云原生架構中融入工作流、RAG與Agent，實現彈性伸縮與流量管控。
· 行業實戰：主導過智能制造領域大型分布式系統設計，覆蓋高并發、大數據量場景，能落地預警、診斷等具體Agent應用。
· 中間件調優：有消息堆積處理、熱點數據優化等經驗，能優化RAG檢索與消息吞吐量。
任職資格
· 5年以上Java開發，2年+復雜系統架構經驗；優先有JDK17+、Agent等技術全流程及智能制造項目經驗；熟悉Python語言及PyTorch、Transformers框架者優先；有vllm、sglang等實踐經歷者優先。
· 本科及以上（能力突出可放寬），相關專業優先，需深入理解大模型、圖數據庫及Agent在相關場景的應用。
· 關注技術趨勢，能探索“多Agent+工作流”創新應用，研究落地大模型推理優化技術者優先。
工程實踐與協作
· 能輸出標準化文檔，跨團隊協作順暢；涉及大模型優化時可梳理協同方案。
· 能解決多Agent協同、系統集成等問題，優化RAG與Neo4j結合場景效率；有大模型推理優化提升Agent效率案例者優先。