北京 java 招聘（工資待遇要求）

高級Java研發工程師
核心崗位職責
1.核心系統架構設計與技術攻堅：主導教育產品核心業務系統的架構設計、技術選型與迭代演進，獨立攻克高并發、大流量、復雜業務場景下的技術難題；負責核心模塊的代碼實現與質量把控，制定技術規范與編碼標準，推動團隊技術能力整體提升。
2.高性能與高可用系統建設：負責千萬級用戶規模教育系統的性能調優與穩定性保障，深度優化JVM、數據庫、緩存、消息中間件等核心組件；設計并實現分布式限流、熔斷降級、容災備份等高可用方案，將系統可用性提升至99.99%以上。
3.云原生與微服務架構升級：推動傳統單體應用向云原生微服務架構轉型，基于Spring Cloud Alibaba 2023.x構建新一代微服務體系；主導服務網格、容器化編排、CI/CD流水線的建設與優化，實現應用的快速迭代與彈性伸縮。
4.AI技術融合與創新應用：探索大模型在教育產品中的落地應用，設計并實現基于LLM的智能答疑、個性化推薦、自動批改等核心功能；負責向量數據庫、LangChain等AI技術棧的選型與集成，打造智能化教育解決方案。
5.技術團隊管理與項目交付：能帶領技術團隊完成復雜項目的全生命周期管理，從需求分析、技術方案設計到上線交付全程把控；與產品、前端、測試、運維等跨部門團隊高效協作，保障項目按時高質量交付。
任職要求
1.7年以上Java后端開發經驗，3年以上教育行業核心產品研發經驗，有千萬級用戶規模在線教育系統開發經驗者優先；具備技術團隊管理經驗者優先。
2.精通Java新特性（虛擬線程、密封類、模式匹配等），深入理解Java核心技術體系，包括集合框架、IO/NIO、多線程并發、鎖機制、CAS、AQS、CompletableFuture等，能夠編寫高性能、高并發的Java代碼。
3.精通JVM底層原理，深入掌握類加載機制、內存模型、GC算法（G1、ZGC、Shenandoah）與調優技巧；具備豐富的線上JVM故障排查經驗，能夠熟練使用Arthas、JProfiler等工具快速定位并解決內存泄漏、死鎖、CPU飆升等問題。
4.精通Spring Boot、Spring Cloud、Spring MVC、MyBatis-Plus等主流框架，深入理解其源碼與設計思想；能夠基于框架進行二次開發與擴展，解決框架在高并發場景下的性能瓶頸。
5.精通微服務架構設計與實踐，熟練掌握Nacos、Sentinel、Gateway、Seata、SkyWalking等微服務核心組件；具備服務拆分、接口設計、分布式事務、分布式鎖、冪等性設計等豐富的實戰經驗。
6.精通MySQL數據庫，深入理解InnoDB存儲引擎、索引原理、事務隔離級別、鎖機制；具備豐富的SQL調優、分庫分表、讀寫分離、主從同步優化經驗；了解TiDB、OceanBase等NewSQL數據庫，有實際使用經驗者優先。
7.精通Redis，深入理解其數據結構、內存模型、持久化機制、高可用架構（主從、哨兵、集群）；能夠熟練解決緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩等常見問題；具備Redis Cluster大規模集群運維與調優經驗。
8.精通Kafka/RocketMQ等消息中間件，深入理解消息存儲、投遞、消費機制；具備消息可靠性保證、順序消息、事務消息、消息堆積處理等豐富的實戰經驗；能夠設計并實現基于消息隊列的異步解耦、削峰填谷方案。
9.精通云原生技術棧，熟練使用Docker、Kubernetes進行容器化部署與編排；掌握Helm、ArgoCD、GitOps等工具，能夠搭建完整的CI/CD流水線；了解Istio服務網格、Serverless等前沿技術。
10.精通分布式系統設計，深入理解CAP、BASE理論，具備分布式ID生成、分布式配置、分布式追蹤、全鏈路監控等系統的設計與實現經驗；能夠設計并實現支持百萬級QPS的高并發、高可用分布式系統。
11.熟練掌握Linux系統，能夠編寫復雜的Shell腳本進行自動化運維；精通ELK/EFK、Prometheus、Grafana等監控與日志分析工具，能夠搭建完整的可觀測性平臺。
12.具備豐富的AI應用開發經驗，熟悉OpenAI API、通義千問、文心一言等大模型接口；了解LangChain、LlamaIndex等框架，有向量數據庫（Milvus、Pinecone）使用經驗者優先；有教育領域AI產品落地經驗者優先。
13.具備扎實的計算機基礎，熟練掌握數據結構與算法、計算機網絡、操作系統等核心知識；精通設計模式，能夠運用設計模式解決復雜業務問題，寫出可擴展、可維護的代碼。
14.具備極強的問題分析與解決能力，能夠快速定位并解決線上復雜故障；具備良好的技術文檔編寫能力、溝通表達能力與團隊協作精神；有強烈的技術好奇心與學習能力，能夠持續關注并學習新技術。
15.有AIGC相關產品落地經驗（智能客服、代碼助手、文檔問答等）
16.熟悉LangChain4j，能與Spring AI做技術選型對比
17.了解模型微調、模型評估、Prompt效果評測
18.有高并發場景下AI服務性能優化經驗（流式輸出 SSE、限流、緩存策略等）
19.能獨立完成AI功能模塊的技術方案設計與落地
20.對AI技術有持續學習的熱情，能快速跟進大模型領域的新進展