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软件开发工程师(AI Native Infra方向)

社招北京市 · 2026-11-07 更新核心本地商业-基础研发平台

职位描述

我们正在推动 Infra 软件生产方式的 AI Native 转型:从提升单个工程师效率的 AI Coding Loop 出发,逐步建设覆盖需求理解、研发交付、客户服务和生产运维的 AI Software Factory。 你将参与并推动以下工作: 1. 建设 AI Coding Loop。将 Agent 应用于需求理解、任务规划、代码实现、自动化测试、代码审查和交付验证等环节,形成规划、实现、验证、反馈、迭代的研发闭环,将 Agent 深度应用在软件研发的工作流程中。 2. 建设 AI Software Factory 的核心能力。把个人使用 AI 的经验沉淀为团队可复用的平台能力,包括上下文工程、知识与记忆、工具与 Skill、Agent Harness、任务编排、执行沙箱、质量门禁、权限控制和可观测性等,持续提升软件生产的自动化程度与交付质量。 3. 推动 Infra 组件和平台 AI Native 化。选择真实、高价值的云计算业务场景,重新设计产品能力和工程流程,使系统具备能够理解用户意图、调用工具、执行操作并验证结果和持续改进的能力,而不是简单增加一个 AI 入口。 4. 建

任职要求

1. 1年以上软件工程经验,具备良好的系统设计、编码、调试和交付能力;熟悉 Python、Go、Java、TypeScript/JavaScript 中至少一门语言。 2. 具备较强的端到端工程能力,能够独立从模糊问题出发完成需求澄清、方案设计、实现、验证和上线。 3. 具备真实的 AI 驾驭能力,能够根据任务选择模型和工具,设计有效上下文与工作流程,拆解复杂任务,约束 Agent 行为,并通过测试、评测和反馈持续提高结果可靠性。 4. 深度使用过 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI Coding Agent,能够清楚说明 AI 在其中完成了什么、如何验证结果,以及失败时如何改进。 5. 理解 LLM 与 Agent 的基本原理和能力边界,熟悉 Prompt、Context Engineering、Tool Calling、RAG、Memory、Harness、Eval、幻觉与不确定性等概念。 6. 重视工程验证,能够通过测试、日志、指标、回归和实验数据判断结果,而不是完全依赖AI输出的结果。 7. 具备较强的产品意识和抽象能力,能够从具体项目中识别通用问题,并

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