崗位職責(zé): 1. 系統(tǒng)級架構(gòu)設(shè)計與落地:設(shè)計并落地可由 AI 生成與維護(hù)的系統(tǒng)架構(gòu);定義模塊邊界、接口規(guī)范與數(shù)據(jù)契約;選擇適合 AI 協(xié)作開發(fā)的技術(shù)棧與框架;確保系統(tǒng)具備可測試性、可觀測性與可演化性。 2. AI 協(xié)作開發(fā)模式落地:在系統(tǒng)中設(shè)計并實施 AI 協(xié)作開發(fā)流程;構(gòu)建 prompts、工具鏈與 agent 協(xié)作模式;制定 AI 代碼生成與審查的實踐規(guī)范;對關(guān)鍵模塊的 AI 輸出進(jìn)行評估與決策。 3. 系統(tǒng)級質(zhì)量與可靠性保障:建立系統(tǒng)級質(zhì)量門禁與自動化檢查規(guī)則;設(shè)計契約測試、集成測試與回歸測試策略;確保 AI 生成代碼符合安全、性能與可靠性要求;主導(dǎo)生產(chǎn)問題復(fù)盤并推動系統(tǒng)改進(jìn)。 4. 可觀測性與運(yùn)行保障體系建設(shè):設(shè)計系統(tǒng)級 logging、metrics 與 tracing 方案;建立關(guān)鍵指標(biāo)與告警策略;優(yōu)化系統(tǒng)性能與資源使用效率。 5. 技術(shù)指導(dǎo)與團(tuán)隊賦能:指導(dǎo)初級工程師進(jìn)行模塊設(shè)計與實現(xiàn);推動團(tuán)隊遵循 AI 原生開發(fā)與質(zhì)量實踐;在架構(gòu)評審中提供技術(shù)決策建議。 任職要求: 1. 具備高效的學(xué)習(xí)能力,能快速掌握產(chǎn)品業(yè)務(wù)背景,清晰地理解需求。 2. 系統(tǒng)設(shè)計與架構(gòu)能力:能獨(dú)立設(shè)計中大型系統(tǒng)架構(gòu);精通 API 設(shè)計與契約管理;掌握可測試性與可演化性設(shè)計原則;理解高可用與彈性設(shè)計。 3. AI 協(xié)作開發(fā)能力:精通 Prompt engineering 并能評估輸出質(zhì)量;能設(shè)計系統(tǒng)級 AI 工作流與 agent 協(xié)作模式;能建立 AI 輸出驗證與反饋機(jī)制;能平衡 AI 自動化與人工決策邊界。 4. 工程與平臺能力:精通至少一門主流語言(C++ / Java / Golang);熟悉云原生、容器化與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ);能優(yōu)化系統(tǒng)性能、資源使用與成本;理解操作系統(tǒng)與并發(fā)模型對系統(tǒng)設(shè)計的影響。 5. 自動化測試與質(zhì)量工程能力:精通單元測試、集成測試、契約測試與回歸測試策略;能設(shè)計覆蓋 AI 生成代碼的自動化測試體系;能構(gòu)建 CI/CD 中的質(zhì)量門禁;能評估測試覆蓋率、缺陷逃逸率等質(zhì)量指標(biāo)。 6. 可觀測性與運(yùn)行保障能力:精通 logging、metrics、tracing 設(shè)計;能構(gòu)建系統(tǒng)級監(jiān)控與告警體系;能基于數(shù)據(jù)進(jìn)行故障復(fù)盤與改進(jìn)。