面向AI芯片AI agent软件研发提效-阿里星

我们正在用 AI 重塑软件开发的方式。作为 AI 芯片软件团队，我们不仅开发 AI 芯片的软件栈，也在探索如何用 AI Agent 技术提升软件研发的效率和体验——从代码自动生成、智能 Code Review，到自动化测试、文档生成、故障诊断，再到整个研发流程的智能化编排。 你将在这个岗位上，既是 AI Agent 技术的研究者，也是实践者和布道者。你将探索 LLM/Agent 技术在软件工程领域的前沿应用，构建面向 AI 芯片软件团队的智能研发助手，并将成功经验推广到更广泛的软件团队。 岗位职责 • 研究和探索 AI Agent 在软件研发场景中的应用，包括但不限于：代码生成与补全、智能代码评审（Code Review）、自动化单元测试生成、Bug 自动修复、技术文档自动生成 • 设计并实现面向 AI 芯片软件团队的智能研发助手平台，集成到日常开发流程中（IDE、CI/CD、代码仓库） • 构建研发知识库和 RAG（检索增强生成）系统，沉淀团队的技术文档、代码规范、最佳实践，让 AI Agent 能够理解和应用 • 探索 Multi-Agent 协作框架，实现多个 AI Agent 协同完成复杂的软件工程任务（如需求分析 → 架构设计 → 代码实现 → 测试验证的全流程自动化） • 跟踪 AI Agent 和软件工程领域的最新研究进展，定期在团队内部分享和布道 • 与效能部、工具链部协作，将 AI Agent 能力嵌入到团队的日常工具和流程中 【任职要求】 岗位要求 • 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业，硕士及以上学历（博士优先） • 对 AI Agent、LLM 应用、Prompt Engineering 有深入理解和实践经验 • 扎实的编程能力（Python/TypeScript/Go 至少一种），有全栈开发经验者优先 • 熟悉软件工程的最佳实践（CI/CD、Code Review、自动化测试、DevOps） • 对提升研发效能有热情，善于发现和解决研发流程中的痛点 • 有良好的沟通和表达能力，能够推动跨团队的技术落地 加分项 • 在软件工程、AI Agent、NLP 等领域发表过顶级论文（ICSE/FSE/ASE/NeurIPS/ICML/ACL 等） • 参与过开源 AI Agent 框架（LangChain、AutoGPT、CrewAI 等）或 AI Coding 工具（Cursor、Copilot、Aider 等）的开发 • 有构建 RAG 系统、知识图谱、代码理解工具的实际经验 • 有大规模代码仓库（百万行级别）的代码分析和理解经验 • 有 AI 芯片、编译器、底层系统等领域的背景知识（非必须，但有助于理解业务场景）