阿里巴巴ATH-AI创新事业部-AI Coding Agent专家（评测/数据分析/Agent方向）-杭州
任职要求
1.计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先 2. 5 年以上相关工作经验，有 AI/NLP/代码智能领域的项目经验者优先 3.扎实的编程能力（Python 为主，熟悉 TypeScript/Go 等加分），熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow） 4.熟悉 LLM 的 Pr…
工作职责
1.深入研究 AI Coding 场景下的上下文工程，设计并优化代码补全、对话式编程、代码审查等场景中的上下文构建策略，在提升模型输出质量的同时有效控制推理成本 2.设计和搭建面向产品效果与推理成本的评测框架与基准体系，涵盖白盒测试与多维度指标覆盖（代码补全准确率、上下文召回质量、Agent 任务完成率等），推动评测自动化与持续集成式质量监控 3.基于海量用户使用数据（补全接受率、编辑行为、会话模式等），进行深度分析与洞察挖掘，量化上下文策略对产品效果和成本的影响，驱动迭代方向 4.设计并执行 A/B 实验方案，评估上下文策略与功能迭代的实际收益，提供数据驱动的优化建议
你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。
1、面向 Qoder Desktop / QoderWork / Qoder Mobile，打造 AI Native 的研发工作入口，让 AI 从辅助工具变成可信赖的工作伙伴； 2、重新设计人与 Coding Agent 的协作方式，让用户能自然地理解、控制、干预和复用 AI 的工作过程； 3、 建设高质量的跨端客户端体验，兼顾性能、稳定性、安全边界、可观测性和快速迭代； 4、以 AI 应用工程师视角端到端推进产品落地，把模型能力、Agent 能力和真实研发工作流转化为可规模化交付的产品体验。
1、面向 Qoder Web 业务、AI Agent 平台、内部研发与提效平台，打造 AI Native 的产品系统和工程基础设施； 2、将模型、Agent、工具、数据和用户工作流连接起来，形成可持续迭代的 AI 应用闭环； 3、建设 Coding Agent 与 Harness 相关能力，覆盖任务编排、工具调用、上下文工程、执行观测、结果评估和 AgentOps； 4、以 AI 应用工程师视角端到端推进产品落地，把复杂能力做成可靠、可观测、可规模化运营的系统。
你将作为AI编程产品面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。核心工作是把客户在软件研发效率上的真实痛点，转化为可落地的AI编程解决方案，并通过技术演示和POC验证赢得客户信任，直接推动项目签约。 你日常会做的事： 独立对接企业客户的CTO、架构师和一线研发负责人，通过现场或远程调研，快速理解客户的技术栈、研发流程和效能瓶颈，在一周内输出针对性的AI Coding落地方案，包括部署架构、接入策略和预期效果量化。针对金融、制造、互联网等不同行业客户，主导技术方案宣讲和产品演示，能够现场用客户自己的代码库做实时演示，展示代码补全、代码审查、单测生成等核心场景的实际效果。在POC阶段，协调研发和交付团队完成私有化部署或SaaS对接，跟踪试用数据（如代码采纳率、研发提效比），用数据说服客户决策层。将客户反馈的高频需求和竞品对比信息，定期同步给产品和研发团队，直接参与产品迭代讨论，确保产品方向贴合市场真实需求。 我们希望你具备： 3年以上软件研发经验，写过生产级代码，能看懂Java、Python、Go、TypeScript中至少两种语言的工程项目，这样你才能在客户面前做到技术对话不掉链子。有实际使用AI编程工具（如Copilot、Cursor、通义灵码、Trae等）的经验，理解大模型在代码生成、补全、重构等场景的能力边界和典型失败模式，而不只是"用过"。做过售前解决方案、技术咨询或客户成功中的至少一种角色，能独立面对企业客户的技术高管完成方案汇报，有处理过5个以上中大型客户项目的经验。能用清晰的结构把复杂技术讲给非技术决策者听，方案文档和演示材料可以独立产出，不需要别人帮你"翻译"。 如果你还有这些经历会更好： 了解企业级软件研发全链路工具（CI/CD、代码托管、制品管理等），能将AI Coding方案嵌入客户现有的DevOps体系中做整体设计。有私有化部署经验，理解企业对数据安全和合规的顾虑，能主动给出网络隔离、模型本地化等技术应对方案。跟踪过RAG、Agent、MCP等技术在编程场景的应用进展，能向客户清晰解释这些技术如何提升代码生成的准确性和上下文理解能力。