主分类：Agent系统开发
辅助：后端与业务系统研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "飞猪-AI应用研发工程师（Java）-北京",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "飞猪",
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"job_category": "软件研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "在线旅游",
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"company_description": "飞猪提供目的地、酒店、景点及旅游服务。"
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"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。\n1. 业务领域：负责飞猪火车票业务相关系统设计、研发工作，支持火车票商业化运营。\n2. 产品研发：快速熟悉业务流程，理解业务痛点，对接产品需求，进行需求分析，技术方案制定，系统设计，核心模块的研发，驱动产品快速迭代。\n3. 系统架构：深入了解当前系统架构及业务流程，参与制定系统架构演进， 技术规划，架构设计，并最终实施落地。\n4. 沟通管理： 能够清晰表达自己的观点和方案，与他人达成共识；有Owner意识，能够有效识别、反馈、解决风险，保障项目落地，促进目标达成。\n5. 研发效率：能够熟练使用AI相关工具进行系统梳理、需求开发和数据分析，提高整体工作效率。",
"requirements_text": "1、计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，3年以上Java应用开发经验，对分布式系统有较深理解，熟悉常用的 RPC 框架、消息队列系统、一致性协议等，掌握常见的架构设计方法与模式。\n2、AI 编程实践：Codex、Claude Code 等主流 AI 编程工具的深度用户，具备出色的 Prompt 编写与调优能力，有完整的项目级 AI 辅助开发经验，理解让 AI 产出生产级代码的方法。\n3、大模型应用能力：理解主流 LLM 的能力与边界，能清晰拆解任务，并通过 LLM 与确定性逻辑兜底相结合的方式设计实现；熟悉 Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等主流应用范式，了解 LangChain 等主流 Agent 框架；对大模型幻觉、Prompt 注入等风险有工程化的应对思路。\n4、扎实的工程基础：计算机基础扎实，深入理解数据结构、算法、网络、操作系统等知识；在 Java / Python / JavaScript 等至少一门主流语言上有深度实践，Coding 能力优秀，能根据场景灵活选型并快速上手。\n5、有项目交付能力：参与过完整的应用项目开发，能独立解决问题；熟悉线上部署环境，能独立分析并快速排查线上故障。\n其它：\n● 思路清晰，具备良好的业务理解、系统分析与软件设计能力；沟通协作与横向推动能力强，有全局观，能兼顾当下交付与未来技术体系的演进。\n● 积极主动，不满足于被动接收需求，能以技术思考反向影响产品与业务。\n● 具备业务思考能力，能对所承接的业务逐渐形成清晰认知；对自身工作的价值判断清晰，能基于业务目标做出合理取舍。\n● 保持深度思考的习惯，以思考驱动行动；具备数据意识，能基于数据分析结果影响决策与行动。\n● 有AI应用或Agent实际落地经验为佳：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目成果。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
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"数据结构",
"分布式系统",
"数据分析",
"架构设计",
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"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，3年以上Java应用开发经验，对分布式系统有较深理解，熟悉常用的 RPC 框架、消息队列系统、一致性协议等，掌握常见的架构设计方法与模式",
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"fulltext": "飞猪-AI应用研发工程师（Java）-北京\n飞猪-AI应用研发工程师（Java）-北京\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。\n1. 业务领域：负责飞猪火车票业务相关系统设计、研发工作，支持火车票商业化运营。\n2. 产品研发：快速熟悉业务流程，理解业务痛点，对接产品需求，进行需求分析，技术方案制定，系统设计，核心模块的研发，驱动产品快速迭代。\n3. 系统架构：深入了解当前系统架构及业务流程，参与制定系统架构演进， 技术规划，架构设计，并最终实施落地。\n4. 沟通管理： 能够清晰表达自己的观点和方案，与他人达成共识；有Owner意识，能够有效识别、反馈、解决风险，保障项目落地，促进目标达成。\n5. 研发效率：能够熟练使用AI相关工具进行系统梳理、需求开发和数据分析，提高整体工作效率。\n\n职位要求\n1、计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，3年以上Java应用开发经验，对分布式系统有较深理解，熟悉常用的 RPC 框架、消息队列系统、一致性协议等，掌握常见的架构设计方法与模式。\n2、AI 编程实践：Codex、Claude Code 等主流 AI 编程工具的深度用户，具备出色的 Prompt 编写与调优能力，有完整的项目级 AI 辅助开发经验，理解让 AI 产出生产级代码的方法。\n3、大模型应用能力：理解主流 LLM 的能力与边界，能清晰拆解任务，并通过 LLM 与确定性逻辑兜底相结合的方式设计实现；熟悉 Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等主流应用范式，了解 LangChain 等主流 Agent 框架；对大模型幻觉、Prompt 注入等风险有工程化的应对思路。\n4、扎实的工程基础：计算机基础扎实，深入理解数据结构、算法、网络、操作系统等知识；在 Java / Python / JavaScript 等至少一门主流语言上有深度实践，Coding 能力优秀，能根据场景灵活选型并快速上手。\n5、有项目交付能力：参与过完整的应用项目开发，能独立解决问题；熟悉线上部署环境，能独立分析并快速排查线上故障。\n其它：\n● 思路清晰，具备良好的业务理解、系统分析与软件设计能力；沟通协作与横向推动能力强，有全局观，能兼顾当下交付与未来技术体系的演进。\n● 积极主动，不满足于被动接收需求，能以技术思考反向影响产品与业务。\n● 具备业务思考能力，能对所承接的业务逐渐形成清晰认知；对自身工作的价值判断清晰，能基于业务目标做出合理取舍。\n● 保持深度思考的习惯，以思考驱动行动；具备数据意识，能基于数据分析结果影响决策与行动。\n● 有AI应用或Agent实际落地经验为佳：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目成果。\n聚焦核心业务场景，利用Agent等前沿技术推动AI落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过研发智能应用与工具，提升业务效率与效果，实现技术驱动业务增长的完整闭环，推动智能规模化演进，实现技术价值转化。\n1. 业务领域：负责飞猪火车票业务相关系统设计、研发工作，支持火车票商业化运营。\n2. 产品研发：快速熟悉业务流程，理解业务痛点，对接产品需求，进行需求分析，技术方案制定，系统设计，核心模块的研发，驱动产品快速迭代。\n3. 系统架构：深入了解当前系统架构及业务流程，参与制定系统架构演进， 技术规划，架构设计，并最终实施落地。\n4. 沟通管理： 能够清晰表达自己的观点和方案，与他人达成共识；有Owner意识，能够有效识别、反馈、解决风险，保障项目落地，促进目标达成。\n5. 研发效率：能够熟练使用AI相关工具进行系统梳理、需求开发和数据分析，提高整体工作效率。\n1、计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先，3年以上Java应用开发经验，对分布式系统有较深理解，熟悉常用的 RPC 框架、消息队列系统、一致性协议等，掌握常见的架构设计方法与模式。\n2、AI 编程实践：Codex、Claude Code 等主流 AI 编程工具的深度用户，具备出色的 Prompt 编写与调优能力，有完整的项目级 AI 辅助开发经验，理解让 AI 产出生产级代码的方法。\n3、大模型应用能力：理解主流 LLM 的能力与边界，能清晰拆解任务，并通过 LLM 与确定性逻辑兜底相结合的方式设计实现；熟悉 Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等主流应用范式，了解 LangChain 等主流 Agent 框架；对大模型幻觉、Prompt 注入等风险有工程化的应对思路。\n4、扎实的工程基础：计算机基础扎实，深入理解数据结构、算法、网络、操作系统等知识；在 Java / Python / JavaScript 等至少一门主流语言上有深度实践，Coding 能力优秀，能根据场景灵活选型并快速上手。\n5、有项目交付能力：参与过完整的应用项目开发，能独立解决问题；熟悉线上部署环境，能独立分析并快速排查线上故障。\n其它：\n● 思路清晰，具备良好的业务理解、系统分析与软件设计能力；沟通协作与横向推动能力强，有全局观，能兼顾当下交付与未来技术体系的演进。\n● 积极主动，不满足于被动接收需求，能以技术思考反向影响产品与业务。\n● 具备业务思考能力，能对所承接的业务逐渐形成清晰认知；对自身工作的价值判断清晰，能基于业务目标做出合理取舍。\n● 保持深度思考的习惯，以思考驱动行动；具备数据意识，能基于数据分析结果影响决策与行动。\n● 有AI应用或Agent实际落地经验为佳：包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目成果。",
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