AI原生软件工程师（初级）

在 AI 正在重塑软件行业的今天，软件开发的核心不再只是“编写代码”，而是设计 人机协作的软件生产系统。我们正在构建 AI 原生软件工程体系，让 AI 参与代码生成、测试与演化，而工程师专注于架构设计、质量治理与可信系统构建。 我们招聘的 AI原生软件工程师和架构师，是面向未来的软件核心岗位：他们不是传统分工中的开发或测试，而是通过 AI 协作提升生产力、通过自动化与可观测性保障质量、通过系统设计确保软件可验证、可演化、可持续。 加入我们，你将站在软件工程范式变革的最前沿，掌握未来10年的核心竞争力，成为定义软件如何被创造的人。 岗位职责： 1. 模块级系统设计与实现：参与系统架构设计，负责模块级设计与实现；按接口契约实现功能，确保模块可测试与可演化；在既有架构下选择合适的技术方案支持 AI 生成代码。 2. AI 协作开发：使用 AI 工具生成代码、测试和文档；编写与优化 prompts 以提升生成质量；对 AI 输出进行审查、调试与修正；在团队既定流程中使用 AI agent 工具链。 3. 自动化质量保障：编写单元测试、集成测试与契约测试；配置并维护 CI/CD 中的质量门禁；使用静态分析与自动化工具保障代码质量；确保 AI 生成代码符合团队规范。 4. 可观测性与运行质量支持：为模块添加日志、指标与追踪信息；参与生产问题定位与性能优化；协助监控 AI 输出异常与性能退化。 能力要求： 1. 具备工程与编程能力：熟练掌握至少一门主流语言（C++ / Java / Golang / Python）；熟悉常见设计模式与模块化设计；能编写高质量、可测试的代码。 2. 具备AI 协作开发能力：熟练使用 AI 编程工具（如代码生成、测试生成）；能编写有效 prompts 并调优输出；能识别 AI 输出中的逻辑错误与安全风险。 3. 自动化测试与 CI/CD：熟悉单元测试与集成测试框架；能配置 CI/CD 流程中的自动测试与质量检查；理解代码覆盖率与质量指标。 4. 具备基础可观测性与问题排查能力：熟悉 logging、metrics、tracing 基本概念；能通过日志与监控定位常见问题；能参与生产问题排查与修复。 5. 掌握平台与系统原理基础：理解操作系统、网络与容器化基础；能在云环境中部署与调试服务。