AI研发效能工程师

基于 LLM 构建面向研发全流程的智能提效工具与平台，覆盖典型场景包括但不限于：需求理解与拆解、智能代码生成与补全、Code Review 辅助、智能缺陷检测、测试风险分析、测试用例自动生成（行为驱动开发/BDD 场景与可执行规格）。 岗位职责： 1、主导 AI Agent 应用的架构设计与工程实现，包括基于 MCP 的工具生态接入、多 Agent 协作编排（A2A 等协议）、RAG 检索增强、上下文工程与记忆管理，将 Agent 能力深度集成到研发工作流（IDE 插件、终端 CLI、CI 流水线、研发 IM 机器人等）； 2、深入参与复杂在线 AI 应用的评测体系建设：设计评估指标体系与评测基准（Benchmark）、构建 Agent 评估器（LLM-as-a-Judge）、搭建评测自动化工作流与发布前质量门禁，建设 LLM 可观测性平台（如 Langfuse），建立数据驱动的持续迭代机…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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