工作职责1、负责 AI 应用产品的全栈研发工作，包括需求沟通、功能设计与开发，完成后端（Java/Spring Boot）与前端（Vue）的功能交付； 2、参与大模型应用的工程化落地，包括 Agent 工作流编排、智能问答、Prompt Engineering、工具调用（MCP）等 AI 能力的开发与迭代； 3、可参与 AI 应用平台与业务系统的集成，完成前后端联调、接口文档编写与基础测试； 4、利用 AI 编程工具（Codex、Claude Code、Cursor 等）提升研发效率，对 AI 生成代码进行审查、测试与验证，确保交付质量； 5、参与技术方案设计与文档沉淀，与产品、测试团队高效沟通，推动问题闭环。任职资格1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程及相关专业，具备 LLM 应用开发经验者优先； 2、至少熟练掌握一门后端语言（如 Java/Go），熟悉 Spring Boot 框架及微服务架构理念，具备扎实的数据结构与算法功底，理解高并发、高可用系统设计； 3、熟悉 HTML/CSS/Java script/Type script，能使用 Vue 框架独立交付前端页面； 4、熟悉关系数据库的设计与优化，熟练使用 Redis 缓存，了解消息队列及基础 Linux 环境部署知识； 5、了解 LLM 基础概念与业界动态，理解 Agent 任务规划（Planning）、工具调用（Tool Calling/MCP）、多智能体协同及工作流编排（Workflow）等核心概念，有 LangChain、LlamaIndex、Dify 等 Agent 编排框架开发或使用经验者优先； 6、使用过 Codex（ChatGPT）、Claude Code、Cursor 或其他 AI 编程工具，能在 AI 辅助下高效生成、重构代码，并具备代码审查、测试验证的意识和能力； 7、有 Docker、K8s、CI/CD、单元测试或接口自动化测试经验者优先； 8、自驱力强，对大模型及 Agent 领域前沿技术保持敏锐，学习能力强，具备良好的沟通表达能力、产品意识、团队协作精神与文档沉淀习惯； 9、加分项：有 LLM 部署、训练微调经验；有 Agent 开发、Agent 平台开发或 MCP 工具开发经验；具备前端工程化、组件封装与性能优化经验；在 Kaggle、ACM/ICPC、Hackathon 等竞赛中获得名次，或在 GitHub、Hugging Face 有开源贡献；有开源项目维护、代码 Review、多人协作开发或技术博客持续输出经历。