java技术栈相跟ai大模型沾边应该找什么岗位

本人数学能力不强并且末9，因此不想卷算法工程师岗位，但考虑到我的技术栈是java，因此在网上搜集信息看到可以做ai应用开发，技术栈有从python出发的langchain和java的jangchain4j，想问一下现在有大模型业务的公司是用什么来开发大模型应用比较多？这个岗位好找吗？

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在许愿的河老师很想回老家

北京邮电大学算法工程师

mark

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发布于 2025-07-27 00:48 河北

不想做程序员

门头沟学院 Java

说实话还是Python的langchain比较多，Python和ai天生一对，Java就不适合搞ai，不过现在大多数企业也不用langchain，因为开发难度太大了，一般都是dify coze ragflow比较多，虽然大多数不用，但是你要会langchain，低代码也学一学，大模型实习还是好找，你如果是985硕搞大模型算法也行，微调这些

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发布于 2025-07-17 21:43 广东

Lorn的意义

第一拖拉机制造厂拖拉机学院 Java

LangChain4是往微服务里嵌入大模型的，就是调用，跟AI不沾什么边，想搞AI还是得学Python框架吧，小登拙见

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发布于 2025-07-16 18:49 河南

2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发