岗位职责: 1. 系统级架构设计与落地:设计并落地可由 AI 生成与维护的系统架构;定义模块边界、接口规范与数据契约;选择适合 AI 协作开发的技术栈与框架;确保系统具备可测试性、可观测性与可演化性。 2. AI 协作开发模式落地:在系统中设计并实施 AI 协作开发流程;构建 prompts、工具链与 agent 协作模式;制定 AI 代码生成与审查的实践规范;对关键模块的 AI 输出进行评估与决策。 3. 系统级质量与可靠性保障:建立系统级质量门禁与自动化检查规则;设计契约测试、集成测试与回归测试策略;确保 AI 生成代码符合安全、性能与可靠性要求;主导生产问题复盘并推动系统改进。 4. 可观测性与运行保障体系建设:设计系统级 logging、metrics 与 tracing 方案;建立关键指标与告警策略;优化系统性能与资源使用效率。 5. 技术指导与团队赋能:指导初级工程师进行模块设计与实现;推动团队遵循 AI 原生开发与质量实践;在架构评审中提供技术决策建议。 任职要求: 1. 具备高效的学习能力,能快速掌握产品业务背景,清晰地理解需求。 2. 系统设计与架构能力:能独立设计中大型系统架构;精通 API 设计与契约管理;掌握可测试性与可演化性设计原则;理解高可用与弹性设计。 3. AI 协作开发能力:精通 Prompt engineering 并能评估输出质量;能设计系统级 AI 工作流与 agent 协作模式;能建立 AI 输出验证与反馈机制;能平衡 AI 自动化与人工决策边界。 4. 工程与平台能力:精通至少一门主流语言(C++ / Java / Golang);熟悉云原生、容器化与网络基础;能优化系统性能、资源使用与成本;理解操作系统与并发模型对系统设计的影响。 5. 自动化测试与质量工程能力:精通单元测试、集成测试、契约测试与回归测试策略;能设计覆盖 AI 生成代码的自动化测试体系;能构建 CI/CD 中的质量门禁;能评估测试覆盖率、缺陷逃逸率等质量指标。 6. 可观测性与运行保障能力:精通 logging、metrics、tracing 设计;能构建系统级监控与告警体系;能基于数据进行故障复盘与改进。