【岗位职责】 1. 产品全栈开发：负责公司核心产品的 Web 端架构设计与开发，覆盖前端界面（PC/移动端）到后端服务的全链路实现，并以 AI 原生方式完成需求拆解、代码生成、调试与重构。 2. AI 赋能开发：主动使用 AI 编程助手（如 Codex、Trae 等）进行代码生成、调试和重构，搭建基于 MCP、Skills、CLI 的 AI 辅助开发工作流，显著提升开发效率。 3. 传统模式重构：分析和改造现有的前后端开发流程，借助 AI 能力替代部分重复性的 CRUD 代码编写、接口文档生成、单元测试编写、跨文件重构等工作，建立“AI 生成 + 人工审查”的工程规范与质量兜底机制。 4. 智能化功能落地：参与将大模型 API 集成到业务场景中，推动 RAG、Function Calling、Agent 工作流、多模型调度与 Prompt/Context Engineering 落地，实现产品的智能化升级。 5. 技术探索与分享：持续关注 AI 编程领域的最新进展，在团队内部分享最佳实践，推动 Spec-driven 等新范式落地，帮助团队整体提升“AI 辅助开发”能力。 【任职要求】 基础硬实力： 1. 计算机相关专业本科及以上学历。 2. 前端技术栈：熟练掌握 React 或 Vue.js 框架，有 TypeScript 经验者优先。 3. 后端技术栈：熟练掌握 Node.js 或 Python (FastAPI/Django)，或者 Java/Go/C++。 4. 数据库：熟悉 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 或 Redis。 AI 能力要求： 1. AI 编程工具：熟练使用至少两款主流 AI 编程工具，能清晰描述个人的 AI 辅助开发工作流。 2. 人机协作开发：具备在 AI Agent 辅助下独立交付中大型项目的能力，包括需求拆解、任务规划、Prompt/Context 设计、AI 生成代码审查与质量兜底。 3. LLM 应用集成：了解大模型 API 的调用与集成方式，对 RAG、Agent 框架、MCP 协议等有基础认知或动手实践经历。 4. 工程化与治理：理解 AI 生成代码在安全、可维护性和性能方面的风险，能建立基本的审查与测试规范。 加分项： 1. 有个人 AI 项目、开源贡献、技术博客等经验。 2. 对 Context Engineering、Vibe Coding、Spec-driven Development 等前沿实践有实际体验和独立思考。 3. 有使用 AI 工具进行跨文件重构、大型代码库理解、自动化测试生成的实战经验。