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职位描述
多模态算法PythonJava人工智能
【岗位定位】
负责构建AI驱动的研发效能体系，通过整合前沿AI技术重构传统软件工程范式，助力团队实现效率跃迁与质量跃升
【岗位职责】
一、 AI赋能研发体系建设（核心职责）
1. 流程重构：基于敏捷/DevOps体系，设计AI增强型研发流程，建立从需求分析到部署运维的智能辅助机制
2. 工具链整合：构建AI工具矩阵（如CodeGen/TestGen/BugPredictor），实现与CI/CD流水线的深度集成
3. 效能度量：建立AI驱动的研发效能指标体系（如代码生成效率、测试用例覆盖率、缺陷预测准确率）
4. 知识工程：打造企业级软件工程知识图谱，实现经验资产的智能沉淀与复用
二、 智能体开发（技术核心）
1. 代码智能：引入并持续运营AI辅助编程系统，实现代码自动生成、补全与优化建议
2. 测试智能：构建智能测试平台，支持测试用例自动生成、异常场景模拟与测试报告解读等
3. 运维智能：创建智能运维助手，实现故障自动诊断、根因分析与修复方案推荐
4. 持续进化：建立反馈闭环机制，推动AI模型在研发场景中的持续优化
三、 CI/CD与配置管理
1. 流水线优化：设计AI增强的CI/CD流水线，实现智能构建、测试与部署
2. 环境管理：构建智能环境管理系统
3. 版本控制：开发AI辅助的版本管理系统，实现变更影响分析与智能回滚
4. 基础设施：搭建MLOps平台，支持AI模型的训练、评估与部署
四、 团队赋能与生态建设
1. 技能升级：设计AI+软件工程培训体系，培养团队AI应用能力
2. 流程落地：推动AI工具在跨团队中的标准化应用与持续改进
3. 生态构建：建立AI研发工具链开放平台，促进内部创新孵化
4. 行业影响：参与AI+软件工程标准制定，提升企业技术影响力"
负责构建AI驱动的研发效能体系，通过整合前沿AI技术重构传统软件工程范式，助力团队实现效率跃迁与质量跃升
【岗位职责】
一、 AI赋能研发体系建设（核心职责）
1. 流程重构：基于敏捷/DevOps体系，设计AI增强型研发流程，建立从需求分析到部署运维的智能辅助机制
2. 工具链整合：构建AI工具矩阵（如CodeGen/TestGen/BugPredictor），实现与CI/CD流水线的深度集成
3. 效能度量：建立AI驱动的研发效能指标体系（如代码生成效率、测试用例覆盖率、缺陷预测准确率）
4. 知识工程：打造企业级软件工程知识图谱，实现经验资产的智能沉淀与复用
二、 智能体开发（技术核心）
1. 代码智能：引入并持续运营AI辅助编程系统，实现代码自动生成、补全与优化建议
2. 测试智能：构建智能测试平台，支持测试用例自动生成、异常场景模拟与测试报告解读等
3. 运维智能：创建智能运维助手，实现故障自动诊断、根因分析与修复方案推荐
4. 持续进化：建立反馈闭环机制，推动AI模型在研发场景中的持续优化
三、 CI/CD与配置管理
1. 流水线优化：设计AI增强的CI/CD流水线，实现智能构建、测试与部署
2. 环境管理：构建智能环境管理系统
3. 版本控制：开发AI辅助的版本管理系统，实现变更影响分析与智能回滚
4. 基础设施：搭建MLOps平台，支持AI模型的训练、评估与部署
四、 团队赋能与生态建设
1. 技能升级：设计AI+软件工程培训体系，培养团队AI应用能力
2. 流程落地：推动AI工具在跨团队中的标准化应用与持续改进
3. 生态构建：建立AI研发工具链开放平台，促进内部创新孵化
4. 行业影响：参与AI+软件工程标准制定，提升企业技术影响力"
"基本条件：
* 计算机科学/软件工程相关专业硕士及以上学历，8年以上软件工程实践经验
* 具备AI工程化落地经验，有成功推动AI在研发场景规模化应用的案例
* 在GitHub等平台有开源AI工具开发贡献者优先
技术能力：
* 深度掌握：LLM应用开发、RAG架构设计、Agent构建（如Dify/n8n）等AI工程化
技术
* 工具开发：精通至少一种AI框架（如LangChain/LlamaIndex），能开发定制化AI工具
* 研发体系：熟悉主流CI/CD工具链（Jenkins/GitLab CI/ArgoCD）与配置管理工具
* 编程能力：熟练Python/Java，能开发高性能AI服务接口与研发工具
* 云原生：熟悉Kubernetes生态，具备AI模型服务化部署经验
工程能力：
* 系统设计：具备大型分布式系统架构设计能力，能构建高可用AI服务平台
* 效能优化：有研发效能度量体系建设经验，熟悉DORA指标体系
* 质量保障：熟悉混沌工程、精准测试等先进质量保障方法
* 安全合规：了解AI模型安全、数据隐私保护等相关规范
体系构建能力：
* 有从0到1构建AI研发体系的成功经验，熟悉AIOps最佳实践
* 具备AI工具平台开发能力，能将研发经验转化为可复用的智能服务
* 熟悉软件工程国际标准（如ISO/IEC 5270），具备标准化体系建设经验
软素质：
* 战略思维：能平衡技术先进性与业务可行性，制定AI赋能路线图
* 变革推动：具备跨团队技术变革推动能力，能建立AI应用文化
* 学习能力：保持对AI前沿技术的持续跟踪，具备快速验证能力
* 协作精神：能与数据科学、算法工程等多团队高效协同
【加分项】
* 发表过AI+软件工程领域顶会论文（如ICSE/FSE/ASE）
* 拥有AI相关专利或开源项目核心贡献者身份
* 有ERP、互联网等行业AI工程化落地经验
* 具备多模态大模型在研发场景的应用实践经"
* 计算机科学/软件工程相关专业硕士及以上学历，8年以上软件工程实践经验
* 具备AI工程化落地经验，有成功推动AI在研发场景规模化应用的案例
* 在GitHub等平台有开源AI工具开发贡献者优先
技术能力：
* 深度掌握：LLM应用开发、RAG架构设计、Agent构建（如Dify/n8n）等AI工程化
技术
* 工具开发：精通至少一种AI框架（如LangChain/LlamaIndex），能开发定制化AI工具
* 研发体系：熟悉主流CI/CD工具链（Jenkins/GitLab CI/ArgoCD）与配置管理工具
* 编程能力：熟练Python/Java，能开发高性能AI服务接口与研发工具
* 云原生：熟悉Kubernetes生态，具备AI模型服务化部署经验
工程能力：
* 系统设计：具备大型分布式系统架构设计能力，能构建高可用AI服务平台
* 效能优化：有研发效能度量体系建设经验，熟悉DORA指标体系
* 质量保障：熟悉混沌工程、精准测试等先进质量保障方法
* 安全合规：了解AI模型安全、数据隐私保护等相关规范
体系构建能力：
* 有从0到1构建AI研发体系的成功经验，熟悉AIOps最佳实践
* 具备AI工具平台开发能力，能将研发经验转化为可复用的智能服务
* 熟悉软件工程国际标准（如ISO/IEC 5270），具备标准化体系建设经验
软素质：
* 战略思维：能平衡技术先进性与业务可行性，制定AI赋能路线图
* 变革推动：具备跨团队技术变革推动能力，能建立AI应用文化
* 学习能力：保持对AI前沿技术的持续跟踪，具备快速验证能力
* 协作精神：能与数据科学、算法工程等多团队高效协同
【加分项】
* 发表过AI+软件工程领域顶会论文（如ICSE/FSE/ASE）
* 拥有AI相关专利或开源项目核心贡献者身份
* 有ERP、互联网等行业AI工程化落地经验
* 具备多模态大模型在研发场景的应用实践经"
工作地点
深圳福田区超聚变技术有限公司41层
公司信息
超聚变数字技术股份有限公司
不需要融资 · 1000-9999人 · 计算机硬件
已审核
公司介绍
超聚变数字技术股份有限公司致力成为全球领先的算力基础设施与服务提供者。我们坚持“以客户为中心，以奋斗者为本，长期坚持艰苦奋斗，合作共赢”的核心价值观，持续为客户和伙伴创造价值，加速行业数字化转型。超聚变在全球设立11个研究中心和7个地区部、5大供应中心，目前服务于全球130个国家和地区客户，包括全球211家财富企业，覆盖运营商、金融、互联网、政企等行业。
工商信息
企业名称 超聚变数字技术股份有限公司
企业类型 股份有限公司（外商投资性企业投资、未上市）
法人代表 马剑平
经营状态 存续
成立时间 2021-09-13
注册资本 8.8亿元
认证资质
营业执照信息
