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Sou Dian Charging java jobs (salary & requirements)

Sou Dian Charging java salary range: 20K - 30K, where 100% of positions earn ¥20-30K
¥20-30K
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Sou Dian Charging java salary changes over the years

Note: the data depends on salary samples of online job postings in the corresponding years and does not fully represent the actual situation within the company. For reference only.

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What does Sou Dian Charging java do

Based on related job postings of Sou Dian Charging in the past year
  • Java

    深圳 | 3-5年 | 本科以上 | 2026-11-12
    20-35k
    岗位职责
    1. 负责公司 SaaS AI-CRM 及 AI 工作手机相关后端系统的设计、开发和持续迭代,支撑市场推广、销售、销售管理和客户成功等核心业务场景。
    2. 能够从产品目标和用户需求出发,参与需求分析、业务建模和技术方案讨论,推动功能从想法验证到正式上线。
    3. 负责客户、线索、跟进、商机、订单、组织、权限等核心业务模块建设,持续提升系统的可扩展性、可维护性和稳定性。
    4. 参与多租户、组织权限、配置中心、审计日志、消息通知、开放接口等 SaaS 公共能力建设,沉淀可复用的业务和技术组件。
    5. 与产品、前端、Android、测试和 AI 团队协作,完成接口设计、跨端联调、AI 能力接入、功能交付和线上问题处理。
    6. 参与大模型、Agent 和业务系统的集成,支持智能建议、内容生成、信息提取、任务执行、结果反馈等 AI 应用场景落地。
    7. 使用 AI Coding 工具辅助需求分析、方案设计、编码、重构、测试、技术调研和问题定位,并对生成代码的正确性、安全性和可维护性负责。
    8. 持续关注接口性能、数据一致性、系统稳定性和安全性,主动发现并推动解决架构与工程质量问题。
    岗位要求
    1. 具备 3 年以上 Java 后端开发经验,有完整参与产品开发、上线交付和线上运维的经历。
    2. 熟练掌握 Java,熟悉 Spring Boot、Spring MVC、MyBatis 或 JPA 等常用框架,具备良好的面向对象设计和代码组织能力。
    3. 熟悉 MySQL 等关系型数据库,具备表结构设计、SQL 优化、事务处理和数据一致性问题解决能力。
    4. 熟悉 Redis、消息队列、定时任务、缓存等常用技术,能够根据业务场景进行合理选型和应用。
    5. 熟悉 RESTful API 设计和前后端协作方式,理解 HTTP、鉴权、幂等、限流、异常处理和接口版本管理等机制。
    6. 理解分布式系统和微服务的基本原理,能够独立完成业务拆解、技术方案设计、问题排查和性能优化。
    7. 具备 AI Native 开发习惯,熟练使用一种或多种主流 AI Coding 工具,能够编写有效的上下文和任务指令,并对 AI 生成结果进行审查、调试、测试和验证。
    8. 对 AI 应用开发有基本理解,了解大模型 API、Prompt、结构化输出、流式响应、工具调用或 Agent 等相关概念,愿意参与 AI 能力与业务系统的融合。
    9. 学习能力强,对新技术保持好奇,面对陌生业务和技术问题能够快速理解、尝试并形成解决方案。
    10. 具备产品意识和业务理解能力,不局限于按照需求文档完成接口,愿意参与业务流程、数据模型和产品方案讨论。
    11. 有较强的行动力和责任心,能够主动推进任务,对系统质量和*终交付结果负责。
    12. 思维开放,沟通直接,能够适应快速迭代和存在一定不确定性的工作环境。
    加分项
    1. 有从 0 到 1 的产品、工具或创业项目开发经验,并有真实用户使用。
    2. 做过 SaaS、企业服务、CRM、销售管理、客户成功、数据分析等复杂业务系统。
    3. 有多租户、组织架构、角色权限、数据权限、配置中心、审计日志或开放平台建设经验。
    4. 有 AI 应用项目经验,参与过大模型接入、RAG、Agent、工具调用、结构化信息提取、智能建议或自动化任务执行等功能开发。
    5. 有 AI Coding 深度实践经验,能够展示使用 AI 工具完成复杂功能、代码重构、自动化测试或问题定位的实际案例。
    6. 熟悉大模型应用的流式响应、上下文管理、调用重试、超时降级、成本控制、效果评测和安全治理。
    7. 熟悉 Elasticsearch、Kafka、RocketMQ、Docker、Kubernetes、Prometheus 等技术或基础设施。
    8. 理解前端、Android 或数据工程,具备跨端协作或一定全栈能力。
    9. 有高并发、高可用、复杂数据迁移或线上故障治理经验。
    10. 有开源项目、技术博客、技术分享,或者能展示持续学习和技术探索成果。
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