AI 解决方案工程师（AI架构工程师）

一、岗位职责
全场景 AI 赋能落地：
研发侧：集成 Claude Code、Codex 等工具，构建代码自动生成、辅助 Review、自动化单元测试等智能体，量化研发产出。
产研协同：为产品经理开发需求梳理、PRD 自动查重、原型逻辑校验等 Skill，缩短需求转化周期。
测试侧：利用 AI 自动生成测试用例、模拟异常数据、辅助定位 Bug 根因，提升测试覆盖率。
泛业务侧：未来将梳理销售（如标书生成、客户需求分析）及业务部门（如数据日报自动汇总）的痛点，提供定制化 AI 工作流。
智能体与 Skill 库构建：基于业务需求抽象出通用的 Skill（技能原子），构建可复用的企业级智能体组件库，实现工具链的快速组装。
效能度量与工具化：定义各部门 AI 工具的使用指标（如工时缩减率、任务自动化率），通过数据看板将 AI 的提效成果进行量化展示。
需求洞察与布道：深入各业务部门调研，识别低效环节，编写高效提示词（Prompt）和操作指南，培训并带动全公司 AI 工具的应用氛围。
二、任职要求
1. 经验背景
硬性背景：5 年以上开发经验，2 年以上 AI 应用/大模型相关实战经验，计算机相关专业优先。
跨域经验：有 DevOps、RPA（机器人流程自动化） 或 企业级中台 经验者优先，具备将技术转化为生产力工具的成功案例。
2. 技术深度
模型应用专家：精通 Claude、GPT、DeepSeek 等主流模型特性，擅长根据不同场景（代码、文案、逻辑推理）选择模型及工具（如 Claude Code, OpenCode）。
Agent 开发框架：深度掌握 LangChain、CrewAI 或 AutoGen，能设计具备“反思、自纠错、多工具调用”能力的复杂 Agent 工作流。
工程化能力：精通 Python 异步编程，熟悉 FastAPI，能快速开发供各部门调用的 API 或轻量化前端页面。
提示词工程：具备极强的 Prompt 调优能力，能针对销售、产品等非技术语境，设计低门槛、高鲁棒性的提示词。
3. 核心能力（软实力）
业务翻译官：能够快速理解产品、测试、销售等不同岗位的业务逻辑，并将其转化为可执行的技术需求。
极客精神与好奇心：热爱探索 AI 边界，能主动挖掘各部门潜在的提效点，而非被动等待需求。
逻辑拆解能力：擅长将复杂、模糊的人工工作流拆解为标准化的“数据输入-处理-输出”过程。
三、优先考虑项
有多模态 AI应用经验（如自动生成汇报 PPT、解析销售通话录音等）。
在企业内部推动过 AI 转型（AI Transformation） 或自动化变革者优先。
具备良好的文档编写能力，能够输出各部门通俗易懂的“AI 提效指南”。