主分类：Agent系统开发
辅助：企业培训与人才发展（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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"company_description": "华为提供通信网络、企业网络、智能终端、云服务、数字能源和智能汽车解决方案。"
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"degree": "教育背景要求：本科及以上学历",
"language": "语言要求：简体中文,英语",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "标准职责:\n1、面向AI时代软件研发范式变化，洞察分析业界先进AI软件工程思想、方法和应用；\n2、站在公司级中立视角，识别研发过程中的效率、质量和协作能力短板，并提出系统性改进建议；\n3、通过看架构、做架构、护架构的长效机制，深度参与公司以Agent为中心的AI公共平台、多Agent协作框架的设计与实现、关键模块开发、关键代码实现和技术难题攻关，实现高质量交付；\n4、将AI辅助研发实践沉淀为课程、案例、研发流程规范和方法体系等公司级组织资产，通过分享/赋能提升公司AI软件工程能力。",
"requirements_text": "语言要求：简体中文,英语\n教育背景要求：本科及以上学历\n\n技能要求:\n1、【懂软件】软件工程实践\n熟悉企业级软件研发，熟悉一种或多种主流编程语言及其工程生态，具备扎实的编码能力、系统设计能力、问题定位能力和工程实践能力。\n2、【懂AI】AI辅助研发实践\n熟悉AI在软件研发中的典型应用场景，包括但不限于AI辅助需求分析、AI辅助系统设计、AI辅助软件设计、AI辅助代码生成、AI辅助代码测试、AI辅助维护等。\n3、【善沉淀/懂赋能】经验沉淀\n能够将项目中的AI研发实践提炼为案例、规范、模板、检查清单。\n\n能力要求:\n1、【想清楚】业务理解力\n具备软件工程和研发效能视野，理解不同业务场景下对研发效率、交付质量的核心诉求，识别关键瓶颈并落地改进。\n2、【想清楚】系统性思维\n能够独立承担AI辅助研发平台或研发Agent关键模块的设计、开发、调试和交付。\n3、【干出来】追求卓越\n能够在真实项目中落地AI辅助研发实践，并通过数据或案例证明效率、质量或协作改进效果。能够将个人实践经验转化为团队可复用的Prompt模板、工作流、规范、课程和案例。\n4、【管自己】学习能力\n紧跟 AI 演进趋势，主动钻研大模型、Agent、AI 工程化等新技术、新方法，快速吸收行业先进实践，对齐AI 时代软件教练的能力要求，持续迭代自身技术认知与专业能力。",
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"fulltext": "AI软件高手\n岗位职责\n标准职责:\n1、面向AI时代软件研发范式变化，洞察分析业界先进AI软件工程思想、方法和应用；\n2、站在公司级中立视角，识别研发过程中的效率、质量和协作能力短板，并提出系统性改进建议；\n3、通过看架构、做架构、护架构的长效机制，深度参与公司以Agent为中心的AI公共平台、多Agent协作框架的设计与实现、关键模块开发、关键代码实现和技术难题攻关，实现高质量交付；\n4、将AI辅助研发实践沉淀为课程、案例、研发流程规范和方法体系等公司级组织资产，通过分享/赋能提升公司AI软件工程能力。\n\n岗位要求\n语言要求：简体中文,英语\n教育背景要求：本科及以上学历\n\n技能要求:\n1、【懂软件】软件工程实践\n熟悉企业级软件研发，熟悉一种或多种主流编程语言及其工程生态，具备扎实的编码能力、系统设计能力、问题定位能力和工程实践能力。\n2、【懂AI】AI辅助研发实践\n熟悉AI在软件研发中的典型应用场景，包括但不限于AI辅助需求分析、AI辅助系统设计、AI辅助软件设计、AI辅助代码生成、AI辅助代码测试、AI辅助维护等。\n3、【善沉淀/懂赋能】经验沉淀\n能够将项目中的AI研发实践提炼为案例、规范、模板、检查清单。\n\n能力要求:\n1、【想清楚】业务理解力\n具备软件工程和研发效能视野，理解不同业务场景下对研发效率、交付质量的核心诉求，识别关键瓶颈并落地改进。\n2、【想清楚】系统性思维\n能够独立承担AI辅助研发平台或研发Agent关键模块的设计、开发、调试和交付。\n3、【干出来】追求卓越\n能够在真实项目中落地AI辅助研发实践，并通过数据或案例证明效率、质量或协作改进效果。能够将个人实践经验转化为团队可复用的Prompt模板、工作流、规范、课程和案例。\n4、【管自己】学习能力\n紧跟 AI 演进趋势，主动钻研大模型、Agent、AI 工程化等新技术、新方法，快速吸收行业先进实践，对齐AI 时代软件教练的能力要求，持续迭代自身技术认知与专业能力。\n标准职责:\n1、面向AI时代软件研发范式变化，洞察分析业界先进AI软件工程思想、方法和应用；\n2、站在公司级中立视角，识别研发过程中的效率、质量和协作能力短板，并提出系统性改进建议；\n3、通过看架构、做架构、护架构的长效机制，深度参与公司以Agent为中心的AI公共平台、多Agent协作框架的设计与实现、关键模块开发、关键代码实现和技术难题攻关，实现高质量交付；\n4、将AI辅助研发实践沉淀为课程、案例、研发流程规范和方法体系等公司级组织资产，通过分享/赋能提升公司AI软件工程能力。\n语言要求：简体中文,英语\n教育背景要求：本科及以上学历\n\n技能要求:\n1、【懂软件】软件工程实践\n熟悉企业级软件研发，熟悉一种或多种主流编程语言及其工程生态，具备扎实的编码能力、系统设计能力、问题定位能力和工程实践能力。\n2、【懂AI】AI辅助研发实践\n熟悉AI在软件研发中的典型应用场景，包括但不限于AI辅助需求分析、AI辅助系统设计、AI辅助软件设计、AI辅助代码生成、AI辅助代码测试、AI辅助维护等。\n3、【善沉淀/懂赋能】经验沉淀\n能够将项目中的AI研发实践提炼为案例、规范、模板、检查清单。\n\n能力要求:\n1、【想清楚】业务理解力\n具备软件工程和研发效能视野，理解不同业务场景下对研发效率、交付质量的核心诉求，识别关键瓶颈并落地改进。\n2、【想清楚】系统性思维\n能够独立承担AI辅助研发平台或研发Agent关键模块的设计、开发、调试和交付。\n3、【干出来】追求卓越\n能够在真实项目中落地AI辅助研发实践，并通过数据或案例证明效率、质量或协作改进效果。能够将个人实践经验转化为团队可复用的Prompt模板、工作流、规范、课程和案例。\n4、【管自己】学习能力\n紧跟 AI 演进趋势，主动钻研大模型、Agent、AI 工程化等新技术、新方法，快速吸收行业先进实践，对齐AI 时代软件教练的能力要求，持续迭代自身技术认知与专业能力。",
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