岗位职责
- AI Coding 方向规划 负责 AI Coding / Coding Agent / AI 研发平台的产品和技术路线设计。 结合业务研发流程，识别需求分析、开发、测试、评审、发布等环节的 AI 提效场景。 规划 IDE、Web、CLI、IM 群聊等多入口研发助手能力。 跟踪 Cursor、GitHub Copilot、Claude Code、Codex、Trae、通义灵码、豆包 MarsCode 等 AI Coding 工具和行业实践。 建立 AI Coding 效果指标，如使用率、任务完成率、代码采纳率、测试通过率、缺陷率、研发周期缩短等。
- Coding Agent 能力建设 负责 Coding Agent 核心能力设计，包括任务理解、任务拆解、代码生成、工具调用、测试执行和结果验证。 建设需求 Agent、开发 Agent、测试 Agent、Review Agent、发布 Agent 等研发场景智能体。 设计 Agent、Skill、Workflow、Tool、Runtime、知识库之间的协作关系。 支持多 Agent 之间共享任务状态、上下文和交付产物。 建设 Agent 执行环境，包括代码仓库操作、命令执行、测试运行、安全隔离和权限控制。
- 知识库与知识飞轮 建设研发知识库和业务知识库，覆盖需求文档、技术方案、代码规范、接口文档、测试经验、故障案例等。 将人工纠正、测试失败、Review 意见、成功经验沉淀为知识、Prompt、Skill 或流程。 设计知识的 Owner、权限、版本、适用范围和更新机制。 持续治理过期、冲突、低质量知识，提升 AI 在复杂业务场景中的准确性。
- 质量治理与工程落地 推动 AI 生成代码接入单元测试、接口测试、静态扫描、Code Review、质量门禁和发布流程。 明确哪些任务可由 AI 自动完成，哪些环节必须由人确认。 建设 AI Coding 评测体系，包括真实任务集、回归测试集、执行 Trace、用户反馈和效果分析。 打通现有研发工具链，包括需求平台、代码仓库、CI/CD、测试平台、发布平台、监控平台和 IM 协作工具。
- 业务试点与规模化推广 选择合适的业务团队和种子用户开展 AI Coding 试点。 与产品、研发效能、业务研发、测试、安全等团队协作，推动平台落地。 总结 AI Coding 使用规范、最佳实践、培训材料和推广方法。 推动 AI Coding 从单点工具使用走向团队级、组织级研发模式升级。
职位要求
- 基础要求 计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。 8 年以上软件研发、研发效能、开发者工具或平台建设经验。 至少 2 年以上 AI Coding、LLM 应用、Agent 或 AI 研发效能相关实践经验。 熟悉大型互联网或复杂业务系统研发流程，理解研发、测试、发布和协作中的真实痛点。 具备较强的架构设计、工程落地和跨团队协作能力。
- 技术能力 熟悉至少一种主流编程语言，如 Java、Go、Python、TypeScript、JavaScript 等。 熟悉 AI Coding / Coding Agent 常见能力，如代码生成、代码修改、Bug 修复、测试生成、代码解释、代码评审等。 理解大模型在研发场景中的应用，熟悉 Prompt、RAG、工具调用、Workflow / Agent 编排等能力。 理解 Agent 基本机制，包括任务拆解、上下文管理、工具调用、执行反馈和错误修复。 熟悉 Git、CI/CD、自动化测试、代码扫描、Code Review、发布流程等研发工具链。 有研发平台、DevOps 平台、测试平台、知识库、IDE / CLI 工具建设经验者优先。
- 产品与落地能力 能够从研发人员、Tech Lead、测试人员和研发管理者视角设计 AI 研发平台能力。 有企业级研发平台、研发效能平台、DevOps 平台、测试平台或知识库平台建设经验。 有推动 AI Coding 工具在业务团队试点和规模化推广的经验。 能够设计 AI Coding 效果评估指标，并通过数据持续优化产品能力。 具备良好的沟通能力和 Owner 意识，能够推动复杂项目从方案设计到落地运营。
