岗位职责
- 负责公司创新业务在泛体验、泛效率方向的大模型工程化能力建设，推动AI在传统工程提效与创新业务场景落地。
- 主导面向研发全链路（前端/端侧/后端）的 AI编码智能体（Agent） 建设，实现并持续迭代：
- UI生成、代码转换、组件创建、逻辑编排、PRD拆解、任务分解、自动化评审/PR辅助、质量保障；
- 跟进并探索业界前沿的LLM/Agent/端智能技术，将其创新性应用于： （1）AI辅助开发与工程效率提升（Dev/Code/Review/Test/Release）； （2）AI与端智能结合（端侧推理、轻量化、多端协同）； （3）创新孵化：快速验证、MVP搭建、从0到1产品化落地；
- 构建与优化大模型应用的工程化体系（LLMOps），打造高效工具链与平台能力；
- 将AI能力产品化与平台化交付，以IDE插件/在线服务/内部平台等形式，为开发者与业务团队提供稳定高效的AI工具与解决方案；
- 深度参与项目研发，与产品、算法、质量等同学紧密协作，持续优化效果、性能与整体业务收益，提升产品体验。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上研发经验，具备LLM工程化落地经验；
- 对AI技术有深入理解，熟悉LLM及相关技术：Prompt Engineering、RAG、Skills、spec模式、评测与迭代方法等；
- 扎实的工程能力：熟练掌握 Golang/Java/Python 任一；
- 熟悉大前端生态，精通至少一个主流框架（React/Vue/Angular）；并至少熟悉 Android/iOS 任一技术栈（端智能/多端协同方向）；
- 熟悉至少一种AI Coding工具或工作流（如 Cursor、Claude、Copilot、Codeium等），能将其有效融入研发、评审与交付流程；
- 技术好奇心与自驱力强，具备优秀的问题分解、抽象与推进能力，能在不确定性下快速落地并拿结果；对业务敏感，具备良好的需求抽象与架构能力；
- 加分项：具备 Agent框架/工具链（LangChain、AutoGen、OpenAI Assistants或自研）设计与实践经验；具备工具调用、工作流编排、评测体系与质量保障经验更佳，有预训练、微调、强化学习、模型蒸馏与量化、数据科学等经验更佳。
