1. 技術(shù)管理與架構(gòu)落地：
1) 負(fù)責(zé)云原生、大模型應(yīng)用、代碼靜態(tài)分析等技術(shù)管理和技術(shù)研究，主導(dǎo)系統(tǒng)在信創(chuàng)環(huán)境（國產(chǎn)芯片/OS/數(shù)據(jù)庫）下的適配與優(yōu)化。

2) AI賦能研發(fā)效能：引入并推廣“大模型輔助編程（AI Coding）”工具，建立基于AI的智能代碼審查、單元測試生成及文檔自動(dòng)補(bǔ)全流程，提升團(tuán)隊(duì)開發(fā)效率。

3) 智能化質(zhì)量保障：利用大模型技術(shù)分析歷史故障庫和日志數(shù)據(jù)，輔助進(jìn)行根因分析（RCA），并結(jié)合靜態(tài)分析工具，構(gòu)建“AI+規(guī)則”的雙重代碼質(zhì)量門禁。
2. 項(xiàng)目交付與創(chuàng)新應(yīng)用：
1) 統(tǒng)籌運(yùn)營商大型項(xiàng)目交付，確保高可用性。

2) 大模型業(yè)務(wù)場景落地：探索大模型在運(yùn)營商場景的應(yīng)用，如智能客服助手、運(yùn)維知識(shí)庫問答、網(wǎng)絡(luò)故障自愈建議生成等，推動(dòng)從“傳統(tǒng)軟件”向“AI原生應(yīng)用”的漸進(jìn)式轉(zhuǎn)型。

3) 國產(chǎn)化與AI結(jié)合：解決大模型在國產(chǎn)算力（如華為昇騰、海光DCU）上的推理部署問題，確保在運(yùn)營商私有云環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)。
3. 團(tuán)隊(duì)建設(shè)：
1) 打造“人機(jī)協(xié)作”型研發(fā)團(tuán)隊(duì)，培訓(xùn)成員熟練使用AI工具進(jìn)行編碼、調(diào)試和設(shè)計(jì)，制定團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的AI輔助開發(fā)規(guī)范。

2) 培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)安全意識(shí)，確保在使用大模型時(shí)不泄露運(yùn)營商敏感數(shù)據(jù)和核心代碼。

3) 輔助項(xiàng)目經(jīng)理完成項(xiàng)目技術(shù)方案、技術(shù)實(shí)施等工作。
4. 客戶溝通：
1) 向客戶（如：運(yùn)營商）展示“云原生+國產(chǎn)化+AI”的融合創(chuàng)新價(jià)值，協(xié)助客戶規(guī)劃智能化轉(zhuǎn)型路線。
【任職要求】

1. 教育背景與經(jīng)驗(yàn)
1) 計(jì)算機(jī)、通信或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。

2) 6年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，2年以上技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)。

3) 運(yùn)營商行業(yè)核心系統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉BSS/OSS業(yè)務(wù)流程。

4) 信創(chuàng)國產(chǎn)化項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，熟悉主流國產(chǎn)軟硬件棧。

5) 有大模型應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)，曾在項(xiàng)目中成功集成LLM API或部署開源大模型（如Llama 3, Qwen, ChatGLM等）用于輔助研發(fā)或業(yè)務(wù)場景。
2. 核心技術(shù)能力
1) 云原生與國產(chǎn)化：精通K8s、微服務(wù)架構(gòu)；熟悉鯤鵬/昇騰/海光等國產(chǎn)硬件及麒麟/統(tǒng)信OS的適配調(diào)優(yōu)。

2) 代碼質(zhì)量與靜態(tài)分析：

a. 熟練使用SonarQube、Coverity等靜態(tài)分析工具，并能結(jié)合AI大模型對掃描結(jié)果進(jìn)行二次篩選和解釋，降低誤報(bào)率。

b. 有能力搭建基于大模型的自動(dòng)化單元測試生成流程，提升核心模塊的測試覆蓋率。

3) 大模型應(yīng)用能力：

a. 熟悉主流大模型API調(diào)用及Pormpt Engineering（提示詞工程），能指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)編寫高質(zhì)量Pormpt以優(yōu)化代碼生成效果。

b. 了解RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)架構(gòu)，有構(gòu)建基于企業(yè)知識(shí)庫（如運(yùn)維手冊、API文檔）的智能問答系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

c. 了解大模型在私有化部署（尤其是國產(chǎn)顯卡環(huán)境）的基本流程和資源需求，理解顯存優(yōu)化、量化推理等基本概念。

4) 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S：

a. 具備極強(qiáng)的邏輯思維能力，習(xí)慣使用狀態(tài)機(jī)、時(shí)序圖等進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)設(shè)計(jì)；了解TLA+等輕量級形式化方法理念者加分。
3. 軟技能
1) 對新技術(shù)敏感，樂于嘗試并將AI工具轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力。

2) 具備良好的數(shù)據(jù)合規(guī)意識(shí)，深知運(yùn)營商數(shù)據(jù)安全的紅線。
【加分項(xiàng)】
1. AI研發(fā)效能實(shí)踐：有在團(tuán)隊(duì)內(nèi)全面推廣AI編程助手，并有量化數(shù)據(jù)證明其提升了代碼產(chǎn)出率或降低了Bug率的經(jīng)驗(yàn)。

2. 垂直領(lǐng)域大模型：參與過運(yùn)營商領(lǐng)域的垂類大模型（如通信運(yùn)維大模型、營銷大模型）的微調(diào)（Fine-tuning）或應(yīng)用開發(fā)。

3. 國產(chǎn)算力適配：有在華為昇騰（Ascend）或海光DCU上成功部署并優(yōu)化大模型推理服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)。

4. 安全合規(guī)：熟悉大模型內(nèi)容安全過濾、數(shù)據(jù)脫敏及防注入攻擊的相關(guān)技術(shù)方案。

5. 工具鏈整合：有將大模型能力集成到Jenkins/GitLab/IDE中，實(shí)現(xiàn)“提交即審查”、“報(bào)錯(cuò)即修復(fù)建議”的自動(dòng)化閉環(huán)經(jīng)驗(yàn)。