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java工程师
深圳安信软件有限公司 · 8年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
深圳
时间：
下班后周六周日可工作日远程
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技术能力
熟悉 Java 集合、并发（JUC）、JVM 内存模型与常见调优手段。
熟练使用 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis/MyBatis-Plus，理解 AOP、事务传播与统一异常处理。
熟悉 MySQL 索引优化、事务隔离级别与慢 SQL 分析；了解 Redis 缓存策略（Cache Aside、穿透/雪崩应对）及分布式锁。
熟练使用 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis/MyBatis-Plus，理解 AOP、事务传播与统一异常处理。
熟悉 MySQL 索引优化、事务隔离级别与慢 SQL 分析；了解 Redis 缓存策略（Cache Aside、穿透/雪崩应对）及分布式锁。
项目经验
项目一：课后服务选课系统（Java 后端开发）
业务背景：面向小学课后服务/社团选课场景，家长端选课、教师端管理课程、管理端配置选课规则。系统需处理年级限制、时段冲突、名额上限、多孩家庭协调等业务约束。
负责范围：后端核心模块开发，包括选课规则校验、名额管理、选课结果落库与通知，不涉及前端页面开发。
项目二：官网 AI 客服系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：官网面向家长与访客提供 7×24 在线咨询，覆盖课程介绍、报名流程、政策答疑、常见问题等场景。此前依赖人工客服，夜间与高峰期响应慢、口径不统一。系统目标是"AI 首答 + 人工兜底"，AI 回答必须严格基于官方知识库，不得自由发挥。
负责范围：后端服务架构、RAG 检索链路、LLM 调用网关、会话管理与转人工对接，不涉及模型训练和前端组件开发。
项目三：AI 策展辅助系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：策展人员策划主题展览时，需从海量藏品中人工筛选相关展品并撰写叙事大纲，耗时长且易遗漏冷门但契合主题的藏品。系统目标是提供"主题输入 → 展品候选推荐 → 叙事框架草稿"的辅助能力，所有 AI 输出均为待审核草稿，不直接写入正式展览方案。
负责范围：后端服务架构、藏品标签体系与检索引擎、LLM 大纲生成链路、人工审核与版本留痕，不涉及模型训练和展陈设计本身。
业务背景：面向小学课后服务/社团选课场景，家长端选课、教师端管理课程、管理端配置选课规则。系统需处理年级限制、时段冲突、名额上限、多孩家庭协调等业务约束。
负责范围：后端核心模块开发，包括选课规则校验、名额管理、选课结果落库与通知，不涉及前端页面开发。
项目二：官网 AI 客服系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：官网面向家长与访客提供 7×24 在线咨询，覆盖课程介绍、报名流程、政策答疑、常见问题等场景。此前依赖人工客服，夜间与高峰期响应慢、口径不统一。系统目标是"AI 首答 + 人工兜底"，AI 回答必须严格基于官方知识库，不得自由发挥。
负责范围：后端服务架构、RAG 检索链路、LLM 调用网关、会话管理与转人工对接，不涉及模型训练和前端组件开发。
项目三：AI 策展辅助系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：策展人员策划主题展览时，需从海量藏品中人工筛选相关展品并撰写叙事大纲，耗时长且易遗漏冷门但契合主题的藏品。系统目标是提供"主题输入 → 展品候选推荐 → 叙事框架草稿"的辅助能力，所有 AI 输出均为待审核草稿，不直接写入正式展览方案。
负责范围：后端服务架构、藏品标签体系与检索引擎、LLM 大纲生成链路、人工审核与版本留痕，不涉及模型训练和展陈设计本身。
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熟悉 Java 集合、并发（JUC）、JVM 内存模型与常见调优手段。
熟练使用 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis/MyBatis-Plus，理解 AOP、事务传播与统一异常处理。
熟悉 MySQL 索引优化、事务隔离级别与慢 SQL 分析；了解 Redis 缓存策略（Cache Aside、穿透/雪崩应对）及分布式锁。
熟练使用 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis/MyBatis-Plus，理解 AOP、事务传播与统一异常处理。
熟悉 MySQL 索引优化、事务隔离级别与慢 SQL 分析；了解 Redis 缓存策略（Cache Aside、穿透/雪崩应对）及分布式锁。
项目经验
项目一：课后服务选课系统（Java 后端开发）
业务背景：面向小学课后服务/社团选课场景，家长端选课、教师端管理课程、管理端配置选课规则。系统需处理年级限制、时段冲突、名额上限、多孩家庭协调等业务约束。
负责范围：后端核心模块开发，包括选课规则校验、名额管理、选课结果落库与通知，不涉及前端页面开发。
项目二：官网 AI 客服系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：官网面向家长与访客提供 7×24 在线咨询，覆盖课程介绍、报名流程、政策答疑、常见问题等场景。此前依赖人工客服，夜间与高峰期响应慢、口径不统一。系统目标是"AI 首答 + 人工兜底"，AI 回答必须严格基于官方知识库，不得自由发挥。
负责范围：后端服务架构、RAG 检索链路、LLM 调用网关、会话管理与转人工对接，不涉及模型训练和前端组件开发。
项目三：AI 策展辅助系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：策展人员策划主题展览时，需从海量藏品中人工筛选相关展品并撰写叙事大纲，耗时长且易遗漏冷门但契合主题的藏品。系统目标是提供"主题输入 → 展品候选推荐 → 叙事框架草稿"的辅助能力，所有 AI 输出均为待审核草稿，不直接写入正式展览方案。
负责范围：后端服务架构、藏品标签体系与检索引擎、LLM 大纲生成链路、人工审核与版本留痕，不涉及模型训练和展陈设计本身。
业务背景：面向小学课后服务/社团选课场景，家长端选课、教师端管理课程、管理端配置选课规则。系统需处理年级限制、时段冲突、名额上限、多孩家庭协调等业务约束。
负责范围：后端核心模块开发，包括选课规则校验、名额管理、选课结果落库与通知，不涉及前端页面开发。
项目二：官网 AI 客服系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：官网面向家长与访客提供 7×24 在线咨询，覆盖课程介绍、报名流程、政策答疑、常见问题等场景。此前依赖人工客服，夜间与高峰期响应慢、口径不统一。系统目标是"AI 首答 + 人工兜底"，AI 回答必须严格基于官方知识库，不得自由发挥。
负责范围：后端服务架构、RAG 检索链路、LLM 调用网关、会话管理与转人工对接，不涉及模型训练和前端组件开发。
项目三：AI 策展辅助系统（Java 后端 + LLM 集成）
业务背景：策展人员策划主题展览时，需从海量藏品中人工筛选相关展品并撰写叙事大纲，耗时长且易遗漏冷门但契合主题的藏品。系统目标是提供"主题输入 → 展品候选推荐 → 叙事框架草稿"的辅助能力，所有 AI 输出均为待审核草稿，不直接写入正式展览方案。
负责范围：后端服务架构、藏品标签体系与检索引擎、LLM 大纲生成链路、人工审核与版本留痕，不涉及模型训练和展陈设计本身。
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