桂林Java开发
Java开发人员主要负责使用Java编程语言进行软件开发。他们运用Java技术开发、测试和维护各种应用程序，如Web应用程序、企业级软件和移动应用。Java开发人员需要具备良好的编程技能和深厚的Java编程语言和相关技术的知识。他们还需要理解数据库管理系统、应用服务器以及其他相关的开发工具和技术。除了编码，Java开发人员还可能需要参与需求分析、系统设计和架构等工作。由于Java是一种广泛应用的编程语言，Java开发人员通常需要具备沟通能力，能够与团队成员协作，并能够理解和解决复杂的技术问题。总的来说，Java开发人员在日常工作中需要具备较强的逻辑思维能力和解决问题的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥11500
中位数 ¥8500 ｜ 区间 ¥8200 - ¥14800
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
60% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
4月新增岗位
3
对比上月：岗位减少9
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 4 | 25% |
| 3-5年 | 4 | 25% |
| 5-10年 | 4 | 25% |
| 不限经验 | 4 | 25% |
热招职位
高中地理教师(应届生)10-18W/年
到岗时间： 该职位为储备状态
招聘对象
应届本科、硕士、博士毕业生
基本要求
1. 热爱教育事业，贯彻执行党的教育方针；
2. 身心健康，恪守教师职业道德，服从学校工作安排，无不良嗜好，无违法犯罪记录；
3. 具有教师资格证，富有进取心，具备良好的沟通表达能力与团队合作意识；
4. 能熟练使用办公软件，学习能力强，富有激情，综合素质好、性格开朗、个人自我管理能力强；
5. 双一流重点高校相关专业毕业生优先，全日制本科师范相关专业毕业生优先；有任何一个学科竞赛经验的毕业生优先；
6. 认同宝湖中学办学理念，为人耐心、细致，责任心强，品行端正，有师德师风及职业所需的仁爱、奉献精神。
投递方式
◆ 将个人简历、毕业证、学位证、教师资格证、近期免冠彩照与生活照各1张、身份证、各种奖励证书（英语教师需附加英语等级证书）等扫描件发送至邮箱 glsbhzx@126.com ，邮件名称以下列方式命名:学段学科+姓名+毕业学校。
主要工作内容：
1、住宿管理：员工宿舍、公寓等入住、收费、检查、日常协调等，各类室内设施维修跟进。
2、物业外包管理：公共卫浴运维，对接消杀、沼气池清理服务商并做好巡检验收。
3、厂区绿化统筹：制定绿植养护方案，空地植被维护，监督绿化外包施工质量。
4、全域安全管理：负责办公楼、办公室、宿舍消防及用电隐患排查，整理安全台账、准备集团/GMP检查资料。
5、设施维保对接：办公楼、宿舍管线、门窗、防水等维修项目现场跟进、验收。
6、后勤档案统计：每月整理住宿、绿化、安全相关数据台账，完成领导交代的其他后勤事务。
1.负责产品的整体系统架构设计，确保系统稳定、高效、可扩展；
2.负责在研项目中TTS 语音系统的全流程设计与落地，包括语音风格定义、情感化交互设计、音效设计，场景化、语音适配；
3.沉淀 TTS 音频设计规范与技术标准，推动音频技术平台在 TTS 领域的长期迭代与能力升级；
4.针对不同的业务场景，选择合适的技术方案，包括但不限于Spring Boot,Dubbo等框架；
5.对系统的性能进行优化，能适当引入新技术解决现有技术问题。
Java开发工程师10001-15000/月
1.负责平台应用模块的开发；
2.与关联系统团队保持良好沟通及协作，保证各项工作稳定开展；
3.解决模块开发过程中的技术问题；
4.保证项目进度，总结项目经验，归纳案例，实现经验共享
1、参与快驴商城展销、营销、交易及售后等核心系统的技术方案设计与功能开发，通过AI大模型能力，构建AI化的客品匹配体系，驱动线上商城转化率与用户体验双提升。
2、参与系统性能调优、容量规划、故障排查及日常运维，持续提升核心链路的健壮性与高可用性，保障亿级B2B交易场景下的系统稳定；
3、深入理解业务场景，具备良好的抽象建模能力，能够化繁为简，持续把控系统高可扩展性与长期可维护性；
4、驱动项目进展，与算法、产品、数据等团队高效协同，打通AI能力从模型训练到业务系统落地的完整链路，推动AI功能按时高质量上线；
5、积极拥抱AI时代，参与探索并构建AI驱动的SDD（Spec-Driven Development）开发范式，利用AI工具提升个人及团队的研发效能。
团队简介
我们负责携程酒店所有列表页 / 推荐位 / 房型位的排序与推荐策略落地，是酒店业务最核心的流量入口之一。日常工作横跨在线服务工程化与算法策略落地：完整的召回 → 粗排 → 精排 → 重排、实时 / 离线特征工程、A/B 实验。团队工程文化扎实，鼓励既懂工程也懂模型的同学加入。
岗位职责
Owner 一块在线排序 / 推荐服务（如酒店列表智能排序、推荐场景排序、房型推荐等场景），负责架构演进、性能优化和稳定性建设维护并优化召回 - 粗排 - 精排 - 重排完整链路：包括与特征填充服务、DNN 推理服务、重排策略框架的协作集成推动 DNN 排序模型的在线推理工程化：模型版本管理、性能调优（P99 延迟、CPU/GPU 资源效率）与算法同学共建重排 / 粗排策略框架，把扶持、打散、规则、智能定价等策略安全高效落到线上维护基于 A/B 实验的动态配置体系，保障策略迭代的快速性和可回滚性负责服务的可观测性、容量规划、告警体系，主导线上问题排查与复盘参与离线特征生产、特征质量监控、数据回流链路的工程建设
任职要求
本科及以上学历，计算机相关专业，3 年以上后端研发经验Java 基础扎实：精通 Java 8/21、JVM 调优、并发编程；熟悉 Spring Boot 生态；能写出高性能、可读性强、可维护的代码熟悉 Protobuf、Netty/Dubbo/SOA 等 RPC 体系，有大流量在线服务（QPS ≥ 1w，P99 延迟敏感型场景）的实战经验理解推荐 / 搜索 / 广告系统的整体架构：召回 - 粗排 - 精排 - 重排各环节职责熟悉常见在线推理工程化方案，能与算法同学高效协同熟悉特征工程链路：实时特征（Flink/Kafka）、离线特征（Hive/Spark）、特征存储（HBase/Redis）熟悉缓存、限流、降级、熔断等高可用设计良好的工程品味：重视代码质量、单测覆盖、可观测性、文档沉淀业务 sense 好：能从业务指标反推工程优化方向，对数据敏感，能独立完成需求拆解和方案设计，主动推动跨团队协作善用 AI 提高工作效率
加分项（任一即可，多项更佳）
熟悉 Flink：能独立开发实时特征 Job、曝光归因、订单回流 Job算法建模能力：理解 LR/XGBoost/DNN 排序模型的训练和上线流程，能独立做特征工程、模型迭代、AB 评估有推荐 / 搜索 / 广告排序系统从 0 到 1 或大版本演进的经验有 GPU 推理优化、特征 pipeline 性能优化的实战经验熟悉酒店 / OTA / 电商等推荐业务，有较强的业务理解力
1、AI 工程化平台建设：参与客服中台 AI 工程化平台（Harness，类似 LangGraph/Spring AI 的 Agent 编排层）的设计与开发，包括RAG、智能体生命周期管理、工具调用链路、人机协同等核心能力，
2、智能体编排引擎开发：负责基于 Java 的智能体编排引擎（Orchestration Engine）的设计与实现，支持 DAG 任务编排、状态管理、断点续跑、可观测性等核心特性，赋能复杂多步骤的自动化任务处理。
3、高可用架构与稳定性：负责核心技术难题攻关，包括高并发场景下的性能优化、资源调度、熔断降级等；保障智能体服务在高并发场景下的稳定性和低延迟。
4、全链路运维与迭代：负责线上业务问题的快速定位与修复，持续迭代优化系统架构，沉淀技术文档与最佳实践，推动团队工程效能提升。
任职资格
1、学历与经验：计算机科学或相关专业本科及以上学历，3年以上核心后端Java开发经验。
2、核心技术：精通Java，同时具备Python开发能力；熟悉JVM原理、内存模型、GC调优、性能分析工具；深入掌握多线程编程、并发容器、锁机制，具备高并发场景下的实战经验；扎实的数据结构与算法功底，熟练运用常用设计模式。
3、微服务与框架：精通Spring Boot、MyBatis等主流框架，能够阅读框架源码；熟悉Spring AI者优先；有丰富的微服务架构设计与实践经验，熟悉服务治理、配置中心、链路追踪等组件。
4、数据库与中间件：熟练掌握MySQL及SQL优化，了解分库分表、读写分离等方案；深入理解Redis、Kafka等中间件原理，有大规模生产环境使用经验。
5、了解大模型应用基础（如Prompt Engineering、RAG、Function Calling）；熟悉LangChain、Spring AI、Dify等任一AI编排框架者优先；有智能体（Agent）或工作流引擎（如DolphinScheduler、Argo Workflows）开发经验者优先。
6、具备较强的技术自驱力和学习能力，能够快速跟进AI工程化领域的新技术；良好的沟通协作能力，能够与算法、产品、运营等多角色高效配合。
1. 全模态标注平台架构建设：负责面向LLM、图像、视频、音频的全模态智能标注平台后端架构设计与核心功能开发，支撑海量数据的高并发处理、流转与质量管控，保障数据供给的稳定性与扩展性；
2. AI Native智能标注引擎研发：设计并实现基于LLM/多模态模型的自动标注、预标注及质检链路；构建标准化的Agent Framework，开发并持续迭代面向垂域场景（如RLHF、SFT、Code Generation）的标注子Agent，提升人机协同效率；
3. 代码与Agentic数据专项能力建设：主导Code/Agentic类复杂数据的标注工具链建设，集成Harbor、SWE-Agent、OpenCode等开源框架并进行二次开发与适配，构建支持代码执行验证、多步推理轨迹采集的专业化数据生产环境；