AI研发效能工程师

【岗位职责】：

1.主导AI Native研发体系建设，设计并落地多智能体协作编程模式，推动AICoding在研发范式变革。

2.负责开源模型本地部署、运维及迭代升级，保障模型服务的高可用性、低延迟与资源利用率；负责商业闭源模型供应商选择以及多模型能力的统一接入、调度与治理。

3.构建研发知识库与代码语义的上下文系统（Context Engineering）：代码库语义检索、架构知识库、开发规范记忆系统。

4.建立效能度量体系，通过数据量化AI工具对研发效率、代码质量的提升价值，持续优化AI赋能研发的落地路径。

5.与研发团队及技术管理层协作，持续优化研发效能体系。

【任职要求】：

1.计算机相关专业，本科及以上学历；

2.至少精通一门主流编程语言（Rust / Go / Python / TypeScript等）；

3.三年及以上软件研发经验，具备系统设计能力，熟悉完整的软件开发流程及工程体系；

4.企业级开源模型部署及维护经验，熟悉开源模型生态及参数，熟悉推理框架与Serving体系（如 vLLM / TensorRT-LLM / Triton），具备GPU资源调度与性能优化经验（多卡、并发、batching、KV cache优化）

5.有AI效能工程落地实际经验，包括但不限于：Prompt Engineering、RAG、Function Calling / Tool Use、HarnessAgent、Skill、SDD、MCP；

6.深度使用过AI编程工具并用于真实项目，如：OpenCode、ClaudeCode、Codex等；熟悉AI开发框架：LangChain / LlamaIndex / DSPy ，熟悉向量数据库：Milvus / FAISS 等，熟悉代码检索与索引（Code Search / AST / embedding）

7.具备跨团队协同推进能力，可高效联动算法、研发、测试与产品团队，推动AI工具规模化落地与持续迭代。