27届校招-软件开发工程师（AI方向）(J24485)

AI 摘要智能生成

AI应用的设计、开发与工程化交付

职位描述

1、AI应用的设计、开发与工程化交付：参与基于大模型（LLM）的AI应用系统的后端架构设计、编码实现与上线交付，涉及Prompt工程、RAG检索增强生成、工具调用（Tool Calling）、工作流编排等核心开发任务。 2、后端服务与系统稳定性保障：负责AI应用的后端服务设计与开发，涵盖接口设计、数据处理、并发控制、性能调优与稳定性保障；不限定语言生态，根据候选人技术背景与业务场景匹配最合适的技术方案。 3、AI辅助研发与工程效能提升：熟练使用Cursor/Copilot等AI编程工具提升开发效率，参与单元测试优化、代码重构及技术文档编写，践行AI时代的工程研发范式。 4、技术探索与跨团队协作：跟踪LLM应用生态的前沿进展（Java侧关注Spring AI、LangChain4j；C++侧关注推理引擎、模型量化与端侧部署），参与技术验证与方案讨论，与算法、产品及业务团队紧密协作完成交付。

任职要求

• 硕士及以上学历，大学英语六级（CET-6） ，计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先。
• 编程与工程基础：熟练掌握Java、C++、Python等中的至少一种编程语言，具备扎实的数据结构、算法与操作系统基础；有真实项目中的工程实践经历，理解服务设计、数据库、缓存、消息队列、并发控制等工程域中的至少两类。
• 大模型应用认知：了解LLM的基本原理与能力边界，对 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent、Embedding 等主流技术概念有基本认知或实践兴趣。
• 推理与部署（加分方向）：对模型推理服务化、量化加速或边缘部署有了解或学习意愿；熟悉TensorRT、ONNX Runtime、vLLM等任一推理工具者更佳。
• 具备较强的问题拆解能力，能将业务需求转化为可执行的工程任务；对AI技术落地有好奇心，具备快速学习能力和跨团队协作意识。
• ★ 优先录用
• 具有新能源、电力行业或能源云产品相关的项目/研究背景者优先。
• 有AI应用开发落地经验（基于LangChain4j/Spring AI构建过RAG或Agent应用，或有可展示的AI编程提效案例/开源项目）者优先。