岗位职责
聚焦电子钱包与服务AI化融合的业务场景，参与AI Native App系统的设计与研发。你将深入真实、复杂的业务链路，推动大模型和Agent能力从技术探索走向规模化落地，让AI真正服务用户并产生业务价值。 团队持续探索AI Native应用与研发新范式，深度实践AI Coding、研发自动化和工程效能建设。如果你既具备扎实的Java工程能力，又希望参与AI应用从想法、系统建设到效果验证的完整过程，欢迎加入我们。 具体职责包括但不限于：
- AI Native APP核心系统建设：参与核心业务系统的设计与研发，承担关键模块的方案设计、代码实现和持续演进，提升系统的稳定性、扩展性与研发效率；
- 大模型与Agent应用落地：持续关注大语言模型、多Agent、AI Engineering等前沿技术，结合大模型和Agent能力，建设AI支付、AI服务化等能力，推动AI在电子钱包场景中稳定、可控的落地；
- 与产品、客户端、算法、测试、运营等团队密切协作，以业务目标为导向，完成复杂业务的端到端交付，持续提升产品价值与用户体验；
- 架构演进与稳定性治理：参与系统架构演进、性能优化、容量建设和稳定性治理，完善监控、降级、容灾等机制，保障业务系统安全、稳定、高效运行；
职位要求
专业能力：
- 计算机相关专业，本科及以上学历；
- 熟练掌握Python、Java等至少一种主流编程语言，具备扎实的编码和系统设计能力；能借助AI Coding快速上手其他语言，并判断和验证生成代码的质量；
- 具备良好的问题定义、架构设计和工程交付能力，能独立推进中等复杂度项目，并对系统质量、稳定性、成本和安全负责；
- 具备较强的AI Native思维，能够围绕模型能力、任务目标、数据反馈与效果闭环设计系统，而非仅停留在API接入或简单应用集成层面；
- 具备复杂Agent系统开发经验，理解并实践过ReAct、Plan-and-Execute、Tool Use、Multi-Agent等常见模式，能够独立完成任务链路设计、工具编排与工程落地；
- 理解Agent Loop的运转机制和Harness Engineering的核心思想，有工具调用、状态与记忆、工作流或Agent运行时相关实践； 能力特质：
- Hands-on 与结果导向：愿意深入一线解决问题，能够从方案设计推进到代码实现、上线交付和效果验证；
- 责任心与工程敬畏：重视系统稳定性、数据准确性和业务安全，对线上质量和长期可维护性负责；
- 协作与持续学习：思路清晰、沟通直接，具备良好的团队协作能力、自驱力和持续学习能力。
