AI Coding研发工程师

优缺点分析

角色解读

• AI研发专家：深入AI工程化领域，成为企业AI转型核心人才
• 技术管理方向：积累项目指导和推广经验，晋升为技术Leader或架构师
• 行业领先者：在AI软件工程领域发表实践成果，影响行业标准
• 设计和开发AI Agent，将AI融入研发全流程，如代码生成、审查、测试等环节
• 构建内部AI Coding工具链，包括技术预研、工具开发及规范制定
• 指导各项目团队实践AI Coding，解决落地中的技术问题
• 在组织内推广AI软件工程模式，提升整体研发效率
• 精通Java及Spring框架，具备大型系统架构设计能力
• 深度使用过Cursor、Claude Code等AI Coding工具，理解其原理和优化方法
• 掌握上下文工程、MCP、SubAgent等AI工程化技术
• 熟练使用Coze/Dify/LangChain等AI应用搭建平台

申请策略

• 深入了解平安的AI战略和现有研发模式，在面试中提出针对性改进思路
• 准备一个完整的AI Coding落地案例，展示从需求分析到部署的全过程
• 突出大型系统架构设计经验，列明主导的项目规模和成果
• 详细描述在Cursor/Claude Code等AI工具上的实践，包括优化和定制经历
• 展示SDD规范驱动开发的实际案例，附上质量指标
• 强调AI应用平台（如LangChain、Coze）的使用经验，最好有workflow设计示例
• 如不熟悉MCP、SubAgent等概念，建议快速学习相关教程并动手实践
• 强化Java系统设计能力，复习Spring微服务架构和分布式系统

面试指南

• 案例类问题：采用STAR原则（情境-任务-行动-结果），重点突出你的思考和量化成果
• 架构设计类问题：明确需求约束，分点阐述设计思路，权衡利弊
• 请介绍你用Cursor/Claude Code优化代码的一个具体案例？
• 如何设计一个AI Agent来提升代码审查效率？
• 解释上下文工程（Context Engineering）的原理及你在项目中的应用
• 在推进AI Coding工具落地时，团队不配合怎么办？
• 对比Coze、Dify和LangChain的适用场景和优缺点
• 熟悉AI Coding领域最新进展，如Agentic AI、CodeGen模型