AI Engineer
联想
岗位职责
作为核心AI研发骨干,深度主导联想自研革命性企业级AI Agent平台Vetra的架构迭代、核心研发与落地优化。Vetra立足AI-Native软件工程理念,是赋能企业软件研发全生命周期(SDLC)的智能化底座,旨在重构传统研发模式、实现软件需求、设计、开发、测试、运维、项目管理全链路的智能化革新与效率跃升,打造下一代智能化研发工程体系。
你将深度参与平台核心模块的从零到一搭建与持续迭代,聚焦企业复杂研发场景的AI落地创新,核心工作覆盖全链路智能化能力建设:
智能化需求工程与项目治理:基于大模型深度理解与智能推理能力,搭建研发需求智能化解析体系,实现原始业务需求的自动拆解、智能研判,依托AI算法自动化、标准化生成产品需求文档,提升需求落地的精准度与效率。
研发流程全链路智能化自动化:深度对接企业项目治理工具,构建AI驱动的研发任务智能拆解引擎,依托Agent自主决策能力,实现研发任务拆解、分发、跟进的全流程无人化、智能化闭环,打通研发流程自动化壁垒。
AI赋能系统架构与技术方案革新:依托AI辅助架构设计体系,协同资深技术专家完成企业级研发平台的整体架构规划与方案迭代,基于大模型推理、场景知识库匹配能力,智能生成标准化、可落地的技术实施方案,赋能架构设计高效化、标准化、规范化。
工程化质量智能管控与效能提效:持续交付体系,搭建研发质量AI赋能体系,实现测试场景智能挖掘、自动化测试用例生成,同时构建AI驱动的代码审查(Code Review)能力,精准识别代码漏洞与隐患,全方位提升企业研发工程的交付质量、稳定性与迭代效率。
企业级研发全生命周期智能化、AI工程化落地、智能Agent平台搭建注:本岗位聚焦核心方向,专注硬核AI架构与智能流程体系建设,非通用代码生成场景开发,深耕AI赋能软件工程的核心技术与落地实践。
任职要求
编程语言: 具备极其扎实的 Python 编程功底,熟悉异步编程、类型注解及工程化规范。
AI 框架与 Agent 架构: 拥有丰富的 LangGraph 实战经验,深刻理解基于图(Graph)的 Agent 状态机设计、条件边(Conditional Edges)、节点(Nodes)编排以及复杂工作流(Workflow)的容错与回溯机制;深入理解 Agent Harness 的核心设计,熟练掌握文件系统(FileSystem)、安全沙箱(Sandbox)、技能扩展(Skills)以及长短记忆(Memory)等模块的实现,能够构建安全、可控、高可用的 Agent 运行环境。
大模型应用与检索增强: 熟悉主流大语言模型(LLM)的 API 调用与特性,精通 Prompt Engineering,具备处理长上下文(Long Context)和复杂逻辑推理的经验;精通 RAG(检索增强生成)技术架构,深入理解混合检索策略,具备将 BM25 等关键词检索算法与向量检索结合的实践经验,能有效提升 Agent 在复杂企业场景下的知识准确性与上下文相关性。
研发全生命周期理解: 熟悉标准的软件研发流程(敏捷/瀑布),有实际参与大型软件项目架构设计、CICD 搭建或测试体系建设的经验者优先。
软技能: 具备极强的逻辑思维能力和复杂问题拆解能力;工作态度严谨,认真负责,具备优秀的跨团队沟通与协作能力。
加分项 (Nice to Have)
熟悉LangChain全生态组件与落地实践,具备复杂Agent应用快速搭建与迭代经验;
拥有企业级AI Agent产品、研发智能化效率平台完整落地项目经验,有成熟上线成果优先;
熟悉向量数据库(如 Milvus, PGVector 等)的底层原理与性能调优(如 索引优化、向量化等)。
熟悉 DevOps 工具链(Jira, CICD, Confluence, Docker, K8s)。
我们提供 (What we offer)
行业顶尖赛道机遇:深度参与AI-Native下一代软件工程体系的定义与落地,站在行业前沿重塑企业软件研发模式,掌握未来十年智能化研发的核心技术壁垒;
高价值业务场景历练:直面头部科技企业真实、复杂的规模化研发场景,攻克企业级AI Agent落地的核心难点,积累稀缺的高端AI工程化实战经验;
完善的薪酬与成长体系:极具市场竞争力的薪资待遇、全方位的福利保障体系、清晰的职级晋升与技术成长通道;
顶尖技术圈层平台:与全球顶尖AI算法研究员、资深架构师、一线研发工程师并肩协作,深耕前沿AI技术落地,快速实现技术能力与行业视野的双重跃升。
Additional Locations:
* China - Beijing - 北京(Beijing)
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