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        "responsibilities": "我们正在寻找一位以 AI 为核心生产力的后端工程师——不是传统意义上\"会用 AI 工具\"的开发者，而是能在扎实的 Java 工程功底之上，借助 AI 把个人产能放大数倍、独立交付端到端产品的超级个体。\n你将深度参与 AI 产品与平台的建设，用 Cursor、Claude Code、Qoder、Codex 等 AI 编程工具重新定义开发效率，从需求理解、服务设计、编码实现到测试上线，实现全链路独立交付。前端不是你的主战场，但你交付的东西要能真正跑到用户面前。\n## 【岗位职责】\n1、以 AI-Native 工作流（Cursor / Claude Code / Qoder / Codex / Agent 辅助）独立完成产品功能的端到端交付，以服务端设计与实现为主体，覆盖需求分析、方案设计、接口与数据模型设计、联调、测试部署全流程。\n2、主导或深度参与 AI 产品原型的快速验证，从 0 到 1 构建可交付的 MVP，包括 Agent 应用的服务端编排、内部效能工具、数据平台功能模块。\n3、持续探索 AI 编程工具链的最佳实践，建立团队 AI-Native 开发规范（Prompt Engineering、Context Engineering、代码审查与质量保障策略）。\n4、参与核心系统的架构优化与性能治理，确保 AI 辅助生成的代码满足工程质量标准（可维护性、可测试性、安全性、高可用）。\n5、与产品、设计、前端协作，具备独立拆解需求、细化接口与交互边界的能力，减少协作链路中的等待损耗。",
        "requirements_text": "### 必须项\n1、本科及以上学历，计算机 / 软件工程等相关专业，2-5 年后端开发经验。\n2、Java 基础扎实：熟悉 JVM 原理与调优、并发编程、常用设计模式与数据结构，有 Spring Boot / Spring Cloud 或同类主流后端框架的实际项目经验。\n3、具备分布式系统实战能力，熟悉 MySQL 及 SQL 调优、缓存（Redis）、消息队列、RPC 等常用中间件，理解服务治理、幂等、一致性等典型工程问题。\n4、重度使用 Cursor / Claude Code / Qoder / Codex 等 AI 编程工具（有稳定的 Agent 化工作流，而非仅用补全），能清晰阐述 AI 辅助开发的方法论与边界。\n5、具备端到端 Ownership 意识：从需求理解到上线运维，对交付质量与稳定性负责。\n6、良好的系统设计能力，能独立完成中等复杂度系统的架构设计。\n7、有产品思维，能站在用户视角思考问题，不只是执行者，而是问题定义者。\n8、有一个能说清楚的「独立交付」案例：从需求提出、方案设计、编码实现到上线使用，你是一个人主导（或小团队里的核心推动者）走完了整条链路。可以是大厂内部项目（脱敏说明即可），也可以是个人产品、开源项目、公司内部工具。我们不看项目大小，看的是你能否讲清每一层做了什么、AI 帮你省掉了哪一段、哪一段 AI 至今帮不了你。\n### 加分项\n上述案例有真实外部验证——已上线并有可量化的用户量、收入，或被其他团队复用；有持续维护的开源项目（可查的 commit 记录与真实使用者）；能用数据说明 AI 给你的个人产能带来的变化（交付周期、并行项目数、单位时间产出）。\n此外，有 Python 或 Go 后端经验，或有 AI Infra、搜索 / 推荐引擎、大模型应用（RAG、Agent、推理服务化）、高并发在线系统的落地经验，均为加分。能读懂 React / Vue 代码并独立完成基础页面改动与前后端联调，也是加分。",
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            "Python",
            "Java",
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    "fulltext": "阿里健康-AI Native 工程师（Java 后端方向）-杭州/北京\n阿里健康-AI Native 工程师（Java 后端方向）-杭州/北京\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n我们正在寻找一位以 AI 为核心生产力的后端工程师——不是传统意义上\"会用 AI 工具\"的开发者，而是能在扎实的 Java 工程功底之上，借助 AI 把个人产能放大数倍、独立交付端到端产品的超级个体。\n你将深度参与 AI 产品与平台的建设，用 Cursor、Claude Code、Qoder、Codex 等 AI 编程工具重新定义开发效率，从需求理解、服务设计、编码实现到测试上线，实现全链路独立交付。前端不是你的主战场，但你交付的东西要能真正跑到用户面前。\n## 【岗位职责】\n1、以 AI-Native 工作流（Cursor / Claude Code / Qoder / Codex / Agent 辅助）独立完成产品功能的端到端交付，以服务端设计与实现为主体，覆盖需求分析、方案设计、接口与数据模型设计、联调、测试部署全流程。\n2、主导或深度参与 AI 产品原型的快速验证，从 0 到 1 构建可交付的 MVP，包括 Agent 应用的服务端编排、内部效能工具、数据平台功能模块。\n3、持续探索 AI 编程工具链的最佳实践，建立团队 AI-Native 开发规范（Prompt Engineering、Context Engineering、代码审查与质量保障策略）。\n4、参与核心系统的架构优化与性能治理，确保 AI 辅助生成的代码满足工程质量标准（可维护性、可测试性、安全性、高可用）。\n5、与产品、设计、前端协作，具备独立拆解需求、细化接口与交互边界的能力，减少协作链路中的等待损耗。\n\n职位要求\n### 必须项\n1、本科及以上学历，计算机 / 软件工程等相关专业，2-5 年后端开发经验。\n2、Java 基础扎实：熟悉 JVM 原理与调优、并发编程、常用设计模式与数据结构，有 Spring Boot / Spring Cloud 或同类主流后端框架的实际项目经验。\n3、具备分布式系统实战能力，熟悉 MySQL 及 SQL 调优、缓存（Redis）、消息队列、RPC 等常用中间件，理解服务治理、幂等、一致性等典型工程问题。\n4、重度使用 Cursor / Claude Code / Qoder / Codex 等 AI 编程工具（有稳定的 Agent 化工作流，而非仅用补全），能清晰阐述 AI 辅助开发的方法论与边界。\n5、具备端到端 Ownership 意识：从需求理解到上线运维，对交付质量与稳定性负责。\n6、良好的系统设计能力，能独立完成中等复杂度系统的架构设计。\n7、有产品思维，能站在用户视角思考问题，不只是执行者，而是问题定义者。\n8、有一个能说清楚的「独立交付」案例：从需求提出、方案设计、编码实现到上线使用，你是一个人主导（或小团队里的核心推动者）走完了整条链路。可以是大厂内部项目（脱敏说明即可），也可以是个人产品、开源项目、公司内部工具。我们不看项目大小，看的是你能否讲清每一层做了什么、AI 帮你省掉了哪一段、哪一段 AI 至今帮不了你。\n### 加分项\n上述案例有真实外部验证——已上线并有可量化的用户量、收入，或被其他团队复用；有持续维护的开源项目（可查的 commit 记录与真实使用者）；能用数据说明 AI 给你的个人产能带来的变化（交付周期、并行项目数、单位时间产出）。\n此外，有 Python 或 Go 后端经验，或有 AI Infra、搜索 / 推荐引擎、大模型应用（RAG、Agent、推理服务化）、高并发在线系统的落地经验，均为加分。能读懂 React / Vue 代码并独立完成基础页面改动与前后端联调，也是加分。\n我们正在寻找一位以 AI 为核心生产力的后端工程师——不是传统意义上\"会用 AI 工具\"的开发者，而是能在扎实的 Java 工程功底之上，借助 AI 把个人产能放大数倍、独立交付端到端产品的超级个体。\n你将深度参与 AI 产品与平台的建设，用 Cursor、Claude Code、Qoder、Codex 等 AI 编程工具重新定义开发效率，从需求理解、服务设计、编码实现到测试上线，实现全链路独立交付。前端不是你的主战场，但你交付的东西要能真正跑到用户面前。\n## 【岗位职责】\n1、以 AI-Native 工作流（Cursor / Claude Code / Qoder / Codex / Agent 辅助）独立完成产品功能的端到端交付，以服务端设计与实现为主体，覆盖需求分析、方案设计、接口与数据模型设计、联调、测试部署全流程。\n2、主导或深度参与 AI 产品原型的快速验证，从 0 到 1 构建可交付的 MVP，包括 Agent 应用的服务端编排、内部效能工具、数据平台功能模块。\n3、持续探索 AI 编程工具链的最佳实践，建立团队 AI-Native 开发规范（Prompt Engineering、Context Engineering、代码审查与质量保障策略）。\n4、参与核心系统的架构优化与性能治理，确保 AI 辅助生成的代码满足工程质量标准（可维护性、可测试性、安全性、高可用）。\n5、与产品、设计、前端协作，具备独立拆解需求、细化接口与交互边界的能力，减少协作链路中的等待损耗。\n### 必须项\n1、本科及以上学历，计算机 / 软件工程等相关专业，2-5 年后端开发经验。\n2、Java 基础扎实：熟悉 JVM 原理与调优、并发编程、常用设计模式与数据结构，有 Spring Boot / Spring Cloud 或同类主流后端框架的实际项目经验。\n3、具备分布式系统实战能力，熟悉 MySQL 及 SQL 调优、缓存（Redis）、消息队列、RPC 等常用中间件，理解服务治理、幂等、一致性等典型工程问题。\n4、重度使用 Cursor / Claude Code / Qoder / Codex 等 AI 编程工具（有稳定的 Agent 化工作流，而非仅用补全），能清晰阐述 AI 辅助开发的方法论与边界。\n5、具备端到端 Ownership 意识：从需求理解到上线运维，对交付质量与稳定性负责。\n6、良好的系统设计能力，能独立完成中等复杂度系统的架构设计。\n7、有产品思维，能站在用户视角思考问题，不只是执行者，而是问题定义者。\n8、有一个能说清楚的「独立交付」案例：从需求提出、方案设计、编码实现到上线使用，你是一个人主导（或小团队里的核心推动者）走完了整条链路。可以是大厂内部项目（脱敏说明即可），也可以是个人产品、开源项目、公司内部工具。我们不看项目大小，看的是你能否讲清每一层做了什么、AI 帮你省掉了哪一段、哪一段 AI 至今帮不了你。\n### 加分项\n上述案例有真实外部验证——已上线并有可量化的用户量、收入，或被其他团队复用；有持续维护的开源项目（可查的 commit 记录与真实使用者）；能用数据说明 AI 给你的个人产能带来的变化（交付周期、并行项目数、单位时间产出）。\n此外，有 Python 或 Go 后端经验，或有 AI Infra、搜索 / 推荐引擎、大模型应用（RAG、Agent、推理服务化）、高并发在线系统的落地经验，均为加分。能读懂 React / Vue 代码并独立完成基础页面改动与前后端联调，也是加分。",
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