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职位列表 链接失效 不适用(官网全量采集) official:meituan:4454886321

Keeta技术-营销AI Coding研发工程师

未披露 · 北京市 · 美团

主分类:后端与业务系统研发
软件开发与 IT
辅助:Agent系统开发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "Keeta技术-营销AI Coding研发工程师",
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        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "北京市",
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        "company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化,连接消费者与商户。"
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        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1.负责优惠计算引擎和优惠券平台核心系统功能开发、架构设计、稳定性和资金安全保障\n2.负责AI Coding工具在业务系统研发中的落地与推广\n3.构建AI Coding工具辅助开发的工程化体系,通过AI 驱动研发全生命周期体系实现端到端交付效率提升\n4.输出可复用的 AI 工程化方法论与技术规范,在团队和跨部门范围沉淀最佳实践",
        "requirements_text": "1.理解Agent、Skill、MCP、CLI等AI相关技术\n2.丰富的AI Coding实践经验,能熟练使用Coding Agent(Claude Code、Cursor、Copilot等)完成开发工作\n2.掌握TDD、BDD、SDD等开发模式,熟练使用Superpowers、OpenSpec等开发框架\n3.掌握Prompt工程和上下文管理方法,理解AI Coding的能力边界,能够系统化评估AI Coding效果并进行优化\n4.具备AI SDLC(AI 软件开发全生命周期)实践经验,能够将 AI 工具融入需求分析、架构设计、编码实现、测试验收等完整研发流程\n5.良好的业务理解、沟通协作、总结沉淀能力",
        "skills": [AI生成
            "架构设计",
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        "preferred_qualifications": "未披露",
        "job_highlights": "1.参与境外Keeta业务早期建设,可了解业务全貌及系统架构演进\n2.参与AI Coding在大型复杂业务系统中的应用\n3.无边界的技术探索空间,前沿AI技术可快速实验和推广\n4.接触不同的国家、语言和文化下营销业务解决方案,开拓国际视野"
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    "fulltext": "Keeta技术-营销AI Coding研发工程师\nKeeta技术-营销AI Coding研发工程师\n\n基础信息\n工作地点:北京市\n部门:核心本地商业-业务研发平台\n职位类别:技术类\n职位族群:软件\n更新时间:2026-07-27\n\n岗位职责\n1.负责优惠计算引擎和优惠券平台核心系统功能开发、架构设计、稳定性和资金安全保障\n2.负责AI Coding工具在业务系统研发中的落地与推广\n3.构建AI Coding工具辅助开发的工程化体系,通过AI 驱动研发全生命周期体系实现端到端交付效率提升\n4.输出可复用的 AI 工程化方法论与技术规范,在团队和跨部门范围沉淀最佳实践\n\n岗位基本要求\n1.理解Agent、Skill、MCP、CLI等AI相关技术\n2.丰富的AI Coding实践经验,能熟练使用Coding Agent(Claude Code、Cursor、Copilot等)完成开发工作\n2.掌握TDD、BDD、SDD等开发模式,熟练使用Superpowers、OpenSpec等开发框架\n3.掌握Prompt工程和上下文管理方法,理解AI Coding的能力边界,能够系统化评估AI Coding效果并进行优化\n4.具备AI SDLC(AI 软件开发全生命周期)实践经验,能够将 AI 工具融入需求分析、架构设计、编码实现、测试验收等完整研发流程\n5.良好的业务理解、沟通协作、总结沉淀能力\n\n岗位亮点\n1.参与境外Keeta业务早期建设,可了解业务全貌及系统架构演进\n2.参与AI Coding在大型复杂业务系统中的应用\n3.无边界的技术探索空间,前沿AI技术可快速实验和推广\n4.接触不同的国家、语言和文化下营销业务解决方案,开拓国际视野\n1.负责优惠计算引擎和优惠券平台核心系统功能开发、架构设计、稳定性和资金安全保障\n2.负责AI Coding工具在业务系统研发中的落地与推广\n3.构建AI Coding工具辅助开发的工程化体系,通过AI 驱动研发全生命周期体系实现端到端交付效率提升\n4.输出可复用的 AI 工程化方法论与技术规范,在团队和跨部门范围沉淀最佳实践\n1.理解Agent、Skill、MCP、CLI等AI相关技术\n2.丰富的AI Coding实践经验,能熟练使用Coding Agent(Claude Code、Cursor、Copilot等)完成开发工作\n2.掌握TDD、BDD、SDD等开发模式,熟练使用Superpowers、OpenSpec等开发框架\n3.掌握Prompt工程和上下文管理方法,理解AI Coding的能力边界,能够系统化评估AI Coding效果并进行优化\n4.具备AI SDLC(AI 软件开发全生命周期)实践经验,能够将 AI 工具融入需求分析、架构设计、编码实现、测试验收等完整研发流程\n5.良好的业务理解、沟通协作、总结沉淀能力",
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