AI 效能需求 AI 效能工程师/ai 产品研发工程师/AI 应用工程师/代码审计等相关岗位

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AI 效能工程师
以 AI 为核心生产力，通过 AI 辅助开发、流程自动化与工具链建设，系统性地提升研发与业务效能。要求既能写代码，又会用 AI ，并能把复杂需求快速落地为可用工具或系统。
1. AI 辅助开发与工具落地
熟练使用 Claude Code 、Cursor 、Copilot 等 AI 编程工具，在真实项目中进行代码生成、重构、调试与测试
借助 AI 工具独立完成小型前后端功能模块或内部效能工具的开发与交付
将 AI 能力以 API 、插件或脚本形式嵌入现有研发流程（ CI/CD 、代码审查、文档生成等）
2. 业务场景的技术化落地
快速理解业务/运营侧的重复性痛点，设计并实现 AI 驱动的解决方案（如：自动化工单处理、智能周报生成、Bug 分类辅助、代码迁移辅助等）
负责从需求拆解、技术选型、原型开发到上线运维的全流程闭环
3. 效能度量与迭代优化
对开发交付的工具进行效果评估（节省工时、错误率、使用率等），持续迭代
沉淀可复用的 AI 开发模式、提示词策略和代码模板
跨部门沟通与需求对齐
主动与业务、产品、研发同事沟通，将模糊需求转化为明确的技术实现路径
向非术方解释 AI 的能力边界与风险，管理预期
任职资格
硬性条件
开发能力：有前端（ React/Vue/HTML/CSS/JS ）或后端（ Python/Node.js/Go/Java 之一）实际开发经验，能独立写工程化代码
Ai 开发工具：熟练使用 Claude Code ，并在实际工作或项目中完成过代码级产出（必须可验证）
AI 整合能力：熟悉主流大模型（ Claude 、GPT 、DeepSeek 等） API 调用，了解 Prompt 工程、上下文管理、工具调用等基本概念
交付能力：能独立从 0 到 1 交付一个 AI 辅助的小型系统或工具（面试需展示）
软性条件
沟通能力强：能用技术语言与工程师对齐，也能用业务语言与需求方对齐
结果导向：不纠结理论完美，追求快速验证、持续交付
学习能力：对 AI 生态迭代保持敏感，愿意主动尝试新模型和新工具
四、加分项（不是必须，但强烈加分）
有 Claude Code 实际落地的生产级项目
做过 RAG 、Agent 、浏览器自动化（ Playwright/Puppeteer ）相关开发
有内部效能工具或低代码/零代码平台的搭建经验
能展示一个“因为用了 AI ，原本 3 天的工作缩短到半天”的真实案例

ai 产品研发工程师
负责产品从需求分析、方案设计、前后端开发到上线交付的完整闭环
将模糊需求拆解为清晰的功能方案、页面逻辑和研发任务
负责前端页面搭建、交互实现和基础后端接口开发
熟练使用 AI 工具辅助完成需求整理、文档输出、代码开发、调试优化和测试排查
推动产品快速上线并持续优化
岗位要求：
具备较强的产品思维与研发能力，能够独立承担小产品完整交付
前端能力偏强，熟悉 React / Vue 等主流前端技术栈
具备基础后端开发能力，熟悉 Node.js / Java / Python 中至少一种主流后端技术栈
能完成基础接口开发、业务逻辑实现及前后端联调
能理解业务目标并完成基础 PRD / 功能拆解 / 页面逻辑设计
熟练使用 ChatGPT 、Claude 、Cursor 、Copilot 等 AI 工具提升产研效率


AI 应用工程师

岗位定位
负责将业务需求落地为可执行的 AI 自动化流程，覆盖流程设计、Agent / Skill 开发、工作流编排、前后端开发、接口对接、部署上线等完整链路，是连接业务与技术的桥梁角色。
岗位职责
深入理解业务流程与痛点，设计 AI 自动化方案，包括流程拆解、节点定义、异常分支与人工协同机制
负责 AI 流程、Agent 、Skill 等能力的开发与落地，构建业务自动化闭环
根据业务需求完成前端页面、后端接口、流程节点及数据处理逻辑开发
负责 OpenClaw 或同类 Agent 平台的 Skill 接入、调试、优化与部署
对接 ChatGPT 、Claude 等大模型 API 及第三方系统接口，实现流程自动化
参与 AI 工作流设计，包括提示词结构、节点编排、异常处理与结果校验等
配合产品、运营完成流程优化、问题排查、上线支持与效果迭代
持续优化流程稳定性、执行效率、可维护性与复用性
输出需求文档、流程图与规则文档，沉淀可复用的流程方法论
具备扎实的开发能力，至少熟悉一种后端语言（ Node.js 、Python 、Java 等）
具备前端开发能力，能独立完成基础页面与交互实现，熟悉 Vue 、React 、HTML 、JS 、CSS
具备良好的业务理解能力与流程拆解能力，能独立输出流程图与需求文档
对 AI 、Agent 、Skill 、工作流自动化有基础认知，理解大模型在业务流程中的典型应用方式
具备 AI 自动化流程、Agent 工作流或业务自动执行链路的搭建经验
问题排查能力较强，能独立处理接口异常、流程中断、结果不稳定等问题
沟通推进能力良好，能协调业务方与开发方共同推动项目落地
责任心强，执行力突出，能完整推动需求从设计到上线
加分项
使用过 OpenClaw 、ChatGPT 、Claude Code 、Cursor 、Coze 、Dify 等 AI 开发工具
具备 OpenClaw Skill 的开发、部署与维护经验
具备 LLM 接入经验，包括 Prompt 设计、Function Call 、Tool Use 及结构化输出处理
有自动化平台、RPA 、审批流、数据同步或运营工具类项目经验
熟悉 Docker 、Nginx 、Linux 及服务器部署
具备业务系统集成经验（后台管理系统、表格系统、爬虫、消息通知、报表平台等）
有从 0 到 1 搭建 AI 工作流或 Agent 应用场景的经验
有直播、社交、内容、运营平台等业务背景者优先

代码审计
岗位职责]
核心架构设计与演进： 负责公司核心业务系统（高吞吐、低延迟微服务）的整体架构设计与 Go 技术选型，主导云原生架构的深层演进与服务网格（ Service Mesh ）落地。 (2, 3, 4, 5 条 AI 提效及团队赋能职责同上，完全保留)
[任职要求]
经验门槛： 本科及以上学历，7 年以上后端开发经验，至少 3 年以上重度 Golang 微服务架构与核心研发经验。（如果是极其出色的技术天才，年限可放宽）
Go 领域专家：极度精通 Go 语言核心机制（ Goroutine 调度、Channel 、GC 原理、内存管理），对 Go 运行时有深入理解。具备丰富的云原生底层组件排坑经验。
架构功底： 极度熟练掌握云原生（ K8s/Docker/Istio ）。精通 MySQL 、Redis 、MQ （ Kafka/RabbitMQ ）等中间件的底层原理与百亿级数据/请求量下的集群架构经验。 (4. AI 提效狂热者、5. 软技能同上，完全保留)
[加分项]
熟悉主流大模型 API （如 OpenAI 、Claude 、DeepSeek ），有 LangChain 、Dify 等框架实际开发经验者优先。
有过主导几十人以上技术团队成功实现“AI 工具链落地与人效提升”经验者优先。
在开源社区极度活跃，有知名开源项目核心贡献者优先。

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TG：HR167
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