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基礎(chǔ)要求
l 分布式/微服務(wù)：有分布式系統(tǒng)或微服務(wù)架構(gòu)的開發(fā)和設(shè)計經(jīng)驗。
l 性能調(diào)優(yōu)：具備系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)的實際經(jīng)驗。
l Java Web：精通Java Web開發(fā)，熟悉JVM原理和性能調(diào)優(yōu)，掌握J(rèn)ava核心框架。
l 數(shù)據(jù)庫：熟練掌握至少一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和至少一個非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的使用和優(yōu)化。
l 中間件：有消息中間件和緩存中間件的使用經(jīng)驗，了解其原理和優(yōu)化。
l Spring全家桶：熟練掌握Spring Boot、Spring Cloud等框架。
l Linux系統(tǒng)：熟悉Linux操作系統(tǒng)，有線上部署和問題排查經(jīng)驗。

加分項
l 架構(gòu)設(shè)計/優(yōu)化：有系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計或優(yōu)化經(jīng)驗。
l 高并發(fā)/大數(shù)據(jù)：有高并發(fā)系統(tǒng)開發(fā)或大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗。
l 全棧開發(fā)：具備前端開發(fā)能力，熟悉主流前端框架。
l 云平臺：有云平臺使用經(jīng)驗，能夠進(jìn)行應(yīng)用部署和管理。
l 代碼管理與測試：熟悉代碼管理和自動化測試工具。
l AI大模型部署：有AI大模型的部署經(jīng)驗，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架。
l 機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)：有機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗，熟悉常見算法和模型。
l 模型服務(wù)化：有將機(jī)器學(xué)習(xí)模型服務(wù)化的經(jīng)驗，熟悉TensorFlow Serving、ONNX等工具。
l 容器化部署：有使用Docker、Kubernetes進(jìn)行AI模型部署的經(jīng)驗。
l 其他技術(shù)棧：熟悉Docker、微服務(wù)網(wǎng)關(guān)等技術(shù)。