广和通

1.负责模组与解决方案的软件研发交付，承接从需求分析、方案设计、编码实现到调试、测试验证与量产维护的完整闭环；对所负责模块的功能、性能、稳定性与交付节奏负责。 2.不设固定技术方向。入职后按项目会涉及 BSP 与驱动、Modem 协议、Wi-Fi 协议与系统优化、应用与前端等多领域的开发，能够在一个陌生领域里快速从"不懂"走到"能改、能调、能交付"，并在其中逐步形成自己的技术锚点。 3.建设可复用的 AI 工程资产，包括规则文件、提示词、调试脚本、代码审查清单与测试用例集，把个人提效沉淀为团队可直接使用的能力。 4.参与问题闭环与知识沉淀，将客户现场问题、认证挂项与量产异常复盘为案例、规范与检查项，降低同类问题重复发生的概率。 5.参与部门 AI 研发效能的度量与改进，围绕问题定位时长、一次通过率、回归覆盖率等指标做数据化复盘。

1.硕士及以上学历，计算机、软件工程、电子、通信、自动化、数学、人工智能等相关专业。 2.扎实的计算机基础：数据结构与算法、操作系统、计算机网络。 3.熟练掌握至少一门编程语言（C / C++ / Python / Java / Go / TypeScript 等），有良好的编码习惯与工程规范意识。 4.完整做过至少一个能跑起来的软件项目（课程设计、竞赛、开源、实习均可），有部署、发布或真实用户使用者更佳。 5.了解大语言模型（LLM）基本原理与能力边界，理解 Prompt 工程基本方法；熟练使用 AI 编程助手（如 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、通义灵码、TRAE 等）辅助编码、调试、单测与文档生成，能通过 AI 完成业务开发与应用搭建；对 AI 输出有高质量判断与验证习惯：善于借助 AI 拆解复杂问题，关注结果正确性，能审查、纠错而非盲目采纳（人机协同意识；了解 Agent / 工具调用（Function Calling / MCP）/ RAG 等基本概念，有实际使用或搭建经验者优先；能展示 AI 辅助完成的项目或代码片段，说明"如何用 AI 提效、如何保证质量"。 加分项：1.有 MCP / 多 Agent 编排 / 工作流编排 / 工具链集成经验； 2，有 RAG / 向量检索 / 知识图谱、记忆系统或角色型 / 陪伴型 Agent 经验； 3.有端侧 Agent、嵌入式场景 Agent 落地经验； 4.有全国编程开发竞赛经验或者获奖经历。