后端研发工程师（AI研发效能方向）

岗位职责：

1. 负责 AI 研发效能平台的后端架构设计、核心模块开发及持续优化，建设稳定、可扩展的 AI 工程化能力。

2. 负责 LLM / AI Agent 相关能力建设，包括 Agent、Tool Calling、MCP、RAG、Context Management、Workflow 等核心模块。

3. 参与 **Agent Harness / Coding Harness** 建设，包括工具注册与调用、上下文注入、任务执行、状态管理、权限控制、Retry / Recovery 等能力，提升 Agent 执行复杂研发任务的稳定性。

4. 推动 AI 在研发全流程中的应用，包括需求分析、代码生成、Code Review、测试生成、知识问答、问题定位及运维辅助等场景。

5. 建设研发知识库和代码知识体系，整合代码仓库、技术文档、API、Issue、日志等研发数据，增强 Agent 对业务及代码上下文的理解。

6. 对接 GitHub / GitLab、CI/CD、测试平台、日志、监控告警等研发工具链，实现 AI Agent 与现有研发流程的深度集成。

7. 建设 Agent / Harness 的 Evaluation、Tracing、监控及可观测体系，持续优化任务成功率、准确率、响应速度、稳定性及模型调用成本。

8. 持续关注 Coding Agent、Agent Harness、Agentic Workflow、Context Engineering 等技术发展，并推动相关技术从 PoC 到生产环境落地。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业。

2. 3 年以上后端研发经验，熟练掌握 Java、Golang、Python 中至少一种语言，具备良好的编码及系统设计能力。

3. 熟悉常见后端技术体系，包括微服务、MySQL / PostgreSQL、Redis、消息队列、RPC / REST API 等。

4. 具备实际 LLM / AI Agent 项目开发经验，熟悉 Agent、RAG、MCP、Tool Calling、Prompt / Context Engineering 等技术中的多项。

5. 对 **Agent Harness** 有一定理解或实践经验，熟悉 Agent 的工具编排、执行环境、上下文管理、任务生命周期、异常恢复及权限控制等机制。

6. 熟悉 LangGraph、LangChain、Spring AI、LlamaIndex、AutoGen 等至少一种 LLM / Agent 开发框架，或具备自主搭建 Agent Runtime / Harness 的能力。

7. 熟悉 Git、CI/CD、测试、Code Review、DevOps、Monitoring 等软件研发流程及工程工具链。

8. 具备较强的工程化和问题解决能力，能够完成从技术方案设计、后端开发、AI 能力接入到生产上线的完整流程。

加分项：

1. 有 Coding Agent、AI IDE、研发效能平台、Developer Platform 等相关建设经验。

2. 有 **Agent Harness、Agent Runtime、MCP Server、Sandbox / Code Execution Environment** 等系统开发经验。

3. 有代码 RAG、Code Search、代码知识图谱或大型代码仓库分析经验。

4. 深度使用或参与开发过 Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot 等 AI Coding 产品。

5. 有 Agent Evaluation、Tracing、Observability 或复杂 Agent Workflow 项目经验。