深圳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
¥16200
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥13200 - ¥19200
数据来源：谈职全网144份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
45.1% 人群薪酬落在 15-30k
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
6月新增岗位
174
对比上月：岗位新增7
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 |
|---|---|---|
| 应届 | 133 | 77.8% |
| 1-3年 | 5 | 2.9% |
| 3-5年 | 23 | 13.5% |
| 5-10年 | 2 | 1.2% |
| 不限经验 | 8 | 4.7% |
热招职位
1.负责境外业务开放平台对接工作，参与境外服务商和品牌商合作对接全流程；
2.负责开放平台需求评审、技术方案设计、核心功能开发，确保需求高质量按时交付；
3.持续挖掘AI in Product机会点，给服务商提供智能好用的AI工具，提升对接效率；
4.深度参与AI Coding / Agent研发模式在业务中的落地实践，推动团队研发范式升级、研发效率提升。
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。
1、负责核心业务系统的架构设计、模块开发、单元测试与持续交付，保障系统高可用与高并发能力；
2、参与微服务架构演进与分布式系统建设，主导性能调优、故障排查与技术债务清理；
3、编写高质量、可维护的代码，严格执行代码评审（Code Review）规范，推动研发效能提升；
4、配合产品、测试、SRE团队完成需求评审、灰度发布与线上监控告警体系建设；
5、跟踪业界前沿技术（如云原生、AI工程化、数据智能），在合规前提下推动技术落地。
1、 负责保险产品功能模块开发；
2、 根据业务需求，设计具体实现方案，完成代码编写，跟进BUG修复，实现系统上线；
3、 编写功能开发的相关技术文档；
4、 积极参与技术创新，促进开发效率提升及难点问题解决；
5、 维护系统的稳定性、保证系统的安全和性能。
负责线上智能体产品、保险端核保核赔产品、投流系统的后端系统开发与维护，保障系统稳定性与可扩展性，支持业务端到端的算法策略落地。
1. 负责安全相关系统的研发；
2. 准确理解需求，参与技术方案和系统设计评审，负责业务功能研发;
3. 负责研发过程中的文档工作、测试联调工作；
4. 跟踪线上运营情况，及时修复线上问题；
5. 对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进系统算
1.负责智能体平台知识库模块建设，包括知识运维全生命周期管理、RAG各环节，调研并引入前沿RAG相关技术。
2.基于知识库孵化上层应用，持续优化应用效果。
1.负责微信支付安全服务（人脸组件、权限组件等）的开发和维护工作，满足海量服务下的高可用、高性能等要求；
2.负责微信支付安全风险管理体系的工程建设，包括DevSecOps、数据安全、办公安全、SoC等的开发和维护，持续打造高安全、高效能的安全治理体系。
1.从 0 到 1 构建过完整工程化体系，具备质量保障、性能优化、安全防护、灰度发布与监控告警等实战经验；
2.能在 AI 技术快速迭代中做出高质量架构决策，具备较强项目主人翁意识、技术判断力与业务落地能力。
1.负责喜茶公共业务平台后端开发，如Api网关、风控、权限、短信等；
2.负责喜茶后端基础组件开发和封装，如RPC、数据库、缓存、中间件等；
3.参与团队效能工具和平台建设，逐步提升研发效率、研发质量；
4.攻克核心技术难题，完成关键技术预研和攻关，为业务发展提供稳定可靠的技术保障；
5.参与公司系统架构设计和技术规范制定、技术选型和方案设计，保障系统高性能、高可用及可扩展性。
1. 参与企业级 AI Agent 应用开发，将大模型能力工程化落地到茶饮新零售的业务与技术团队；
2. 开发并优化 场景化 Agent，覆盖智能选品、智能客服、运营分析等业务场景；
3. 构建 研发效能类 Agent，包括代码 QA、漏洞检测、智能巡检、告警归因等场景；
4. 负责 Agent 核心能力建设与优化，包括数据清洗、Multi-Agent 协同、Tool / Function Calling、RAG、多轮对话与基础记忆、，以及 Agent 的上线与效果优化。
1.主导大语言模型（LLM）在搜索问答场景的构建与持续优化，推动AI问答等创新搜索链路的业务落地。
2.负责Query理解、改写及意图识别核心算法的研发与迭代，实现高意向流量的精准排序与高效转化承接。
3.设计并优化搜索系统的语义召回与业务排序模型，平衡检索体验与商业化目标，驱动全集团APP自然搜索流量向营销商机转化。
4.深度挖掘并解析用户跨场景搜索的真实业务诉求，构建自动化搜索意图标签体系，实现跨业务线商机的精准识别与数据闭环回流。
5.统筹多维度搜索行为数据（Query、点击、转化等）及底层索引数据，进行模型的大规模训练与调优，沉淀高价值客户意图数据资产。
6.结合基础检索引擎架构，完善底层匹配机制，统筹建设并持续维护集团级金融专业知识库与词典引擎。