1. AI研发效能工具开发：负责将 AI 能力（如大语言模型、智能分析）落地到研发全链路，主导AI代码审查、AI智能问题诊断、数据闭环分析等工具的设计、开发与迭代。 2. 自动化平台与框架构建：负责建设和维护支撑AI效能工具的自动化框架、服务与平台，确保其高可用、可扩展。 3. 研发流程智能化设计与推广：深入研发流程，挖掘手动、低效场景，设计并推动智能化解决方案的落地，通过数据驱动持续优化研发效能。

1. 具备AI落地经验，熟悉大语言模型（LLM）应用开发、Prompt工程、RAG、MCP等至少一个方向，有实际项目经验者优先。 2. 熟悉docker、kubernetes等容器相关技术，了解虚拟化技术，有阿里云等云上产品项目使用经验优先。 3. 具备强烈的研发效能洞察力，对提升开发、测试、部署等环节的效率和质量有浓厚兴趣和自己的想法。