AI 代码优化工程师（RL Scaling 数据生产）

岗位职责
1. 筛选并评估真实开源代码仓库，确保代码结构完整、模块丰富，能够支撑多类型多难度的任务设计。
2. 基于选定仓库构建 Docker 开发环境（含 SSH 远程访问），并在 Trae 平台完成容器部署与验证。
3. 独立设计 5~20 条真实用户 Prompt，覆盖 Bug 修复、功能迭代、代码重构、测试编写、代码理解分析、DevOps 工程化等 7 种任务类型，难度从简单到困难分层分布。
4. 在 Trae 中，对每条 Prompt 使用不同 AI 模型各执行一次独立 rollout。
5. 根据模型的实际代码修改质量、执行过程和最终产物，按照评分标准对每次 rollout 进行客观评分并撰写评分理由。
6. 管理 Git 分支与 patch 产物，确保每次 rollout 的代码 diff 可溯源、可审核。
技能要求
必要条件
- 本科学历，计算机相关专业。
- 熟练使用 Python，能阅读和理解中型开源项目的代码结构与模块划分。
- 有 Git 实际使用经验（branch / commit / diff / push），了解分支管理。
- 具备 Docker 基础，能编写 Dockerfile、构建镜像、运行容器。
- 了解常用开源项目的组织结构（测试、文档、CI、核心逻辑等）。
- 具备良好的文字表达能力，能从真实用户视角撰写具体、可执行的开发任务描述。
- 细心、客观，能对照评分标准对 AI 产出进行公正评估。
加分项
- 有开源项目贡献经验（提过 PR、参与过 code review）。
- 了解 CI/CD 流程（GitHub Actions），能编写基础 CI 配置。
- 有 VS Code / Trae 远程开发（SSH Remote）使用经验。
有住宿和食堂