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影石AI研发效能工程师

社招全职1-2年地点:深圳状态:招聘

任职要求


任职要求
1、统招本科及以上学历,计算机/人工智能相关专业;
2、扎实的算法和代码基础;
3、具备技术产品化思维,能将算法能力封装为可落地的效能工具;
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工作职责


岗位描述
使用AI技术优化软件研发流程(当前主要是移动端APP的研发流程),打造智能化DevOps体系,助力产品快速迭代与质量突破。

岗位职责
1. 研发流程智能化:设计基于AI大模型的研发效能体系,构建从需求到研发交付的提效系统;
2. AI效能工具开发:开发代码自动审查工具、搭建测试用例智能生成平台、知识库驱动的智能修复建议体系;
3. AI效能体系技术落地:主导DevOps工具链AI化改造,推动AI能力在产研全流程使用。
包括英文材料
学历+
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社招3年以上A201065

1、AI 软件研发类Agent 的关键技术难题攻克: - 重难点技术挑战,提出有效的解决方案。 - 通过技术创新解决复杂的技术难题,推动项目的顺利进行。 - 保持与行业内外的技术交流,不断提升个人及团队的技术水平。 2、研发流程与管理工具的AI提效方案构建: - 分析现有的研发流程及管理工具,识别潜在的效率提升点。 - 设计并实施基于AI的解决方案,提高研发效率和产品质量。

更新于 2024-11-28北京
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社招3年以上技术类-开发

在菜鸟集团,我们致力于通过 AI 技术重塑软件研发与质量保障体系。 作为 AI 研发效能平台的核心成员,你将聚焦于利用 AI Agent 技术重构传统测试流程,打造智能化、自动化、自适应的新一代测试工具链。 你将参与构建基于大模型与智能体(Agent)的测试生成、执行、分析与修复闭环系统,让测试用例“自动生成”、缺陷“主动发现”、问题“自动定位”,真正实现“让测试更简单”。 你的工作将直接赋能菜鸟全球物流系统的高可靠、高效率交付,支撑亿级包裹背后的稳定体验。 我们提供: 1、探索 AI + 软件工程前沿交叉领域的绝佳机会; 2、支撑菜鸟全球物流核心系统的高影响力技术平台; 3、与顶尖 AI 工程师、SRE、研发效能专家协同作战的成长环境; 4、阿里巴巴集团生态内的技术资源与职业发展通道。

更新于 2025-11-25杭州
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社招1年以上技术类-开发

团队介绍: 业务平台技术团队致力于通过建设敏捷的业务技术助力海外业务创新、突破,当前我们服务阿里国际数字商业业务,如AliExpress、Lazada、天猫淘宝海外、Daraz等。我们是一支领航的平台团队,坚持基于云原生的中台开源技术路线,建设简单、开放、务实、专业的全球化业务平台,用技术助力业务!加入我们你能够和我们一起建设前沿的云原生时代全球化产品技术架构;你能够体验到洲际互联带来的网络、数据、产品、系统等全方位的挑战;你能够感受到全球不同肤色、不同民族的用户在你构建的平台上完成购物的喜悦! 职位描述: 1、深度参与 AICoding 核心项目建设,利用大模型(LLM)、RAG 及 Agent 协作架构,攻克从 PRD 语义解析、技术方案设计到代码自动生成的关键技术瓶颈,通过构建领域知识库与智能工作流,持续提升复杂业务场景下的代码自动化产出比例。 2、负责 Lazada/AliExpress/Daraz/Miravia 等全球化电商核心业务的需求支撑,深度结合 AICoding 工具,将 AI 能力注入到日常开发链路中,实现多国、多端复杂业务逻辑的高效迭代,在保障交付质量的同时,探索并实践 AI 驱动下的敏捷开发新模式。

更新于 2026-04-08杭州
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社招

[专业技能 】 1、后端架构:Java,Python, Spring Boot, Spring Cloud, 微服务架构, 分布式系统 2、数据库与中间件:MySQL, Redis, Kafka, RocketMQ 3、AI 技术栈:LLM, AI Agent, RAG , Function Calling, Prompt Engineering 4、AI 框架与协议:LangChain,Langgraph,Langfuse,Spring AI, Model Context Protocol (MCP) 5、AI 研发效能:Cursor, Claude Code,Codex 【岗位职责】 1、核心业务架构设计与开发:负责在线保险核心交易、营销系统的后端架构设计与研发工作,保障高并发场景下链路的稳定性、高可用性与系统性能。 2、AI 智能体(Agent)落地与迭代:深入理解业务痛点,主导 AI Planner 和 AI Agent 在在线营销、客户互动等核心交易链条中的工程化落地,实现业务流程的自动化与智能化改造。 3、AI 工作流与底层能力构建:基于现有系统能力,封装标准化 API,构建Skill,结合 MCP等协议,打通企业级智能体工作流(Workflow),提升系统的 AI 交互能力。 4、技术赋能与效能驱动:作为团队内的技术中坚,积极沉淀 AI 辅助编程最佳实践,协助优化团队整体研发效能(涵盖代码生成、测试、Review 等)。

更新于 2026-06-03北京