中科曙光
AI 原⽣软件⼯程师（天津）(J13860)
AI 原⽣软件⼯程师（天津）(J13860)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai Coding
CI/CD
Claude Code
Go
Prompt Engineering
代码审查
软件工程
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿AI工具实战岗，技术成长性极强，但工作模式与WLB需进一步确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.4万
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招
市场机会
选择不多
天津 · 全栈开发 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于中科曙光，是负责在天津工作的一名AI原生软件工程师
你将深度使用Claude Code、Codex、Cursor等AI编程工具进行日常研发，负责从需求分析到上线交付的全流程，并负责将复杂需求拆解为适合AI Agent执行的任务
这是一个将前沿AI工具与软件工程实践深度结合的岗位
最低要求
具备扎实的软件工程基础和实际项⽬交付经验
熟练掌握 Python、TypeScript、Go、Java 等⾄少⼀⻔语⾔
深度使⽤过 Claude Code、Codex、Cursor 或类似 Coding Agent
熟悉 Git、代码审查、⾃动化测试和 CI/CD
具备良好的需求拆解、系统设计和问题排查能⼒
能够审查 AI ⽣成代码，不盲信模型输出
具备良好的⽂档能⼒，能够写清楚需求、约束和验收标准
认可 AI-first，但不是 AI-only 的研发⽅式
工作职责
深度使⽤ Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程⼯具完成⽇常研发
负责需求分析、技术设计、编码、测试、代码审查和上线交付
将复杂需求拆解为适合 AI Agent 执⾏的任务，并验证最终结果
编写清晰的技术⽅案、任务说明和验收标准
参与建设团队级 Prompt、Skills、MCP、开发规范和质量⻔禁
持续优化 AI 研发流程，提⾼交付效率和代码质量
优先资格
加分项：
熟悉 Prompt Engineering、Context Engineering 或多 Agent 协作
了解 MCP、Function Calling、Tool Use
有 RAG、向量数据库或 LLM Evals 经验
有 AI Coding 实际项⽬、开源项⽬或可展⽰作品
了解 AI 安全、数据脱敏和提⽰注⼊防护
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：直接参与AI与软件工程结合的最前沿实践，技能积累具有很高市场价值
- 平台实力：中科曙光在高性能计算和AI基础设施领域有深厚积累，能提供强大的技术支撑
- 实践深度：岗位要求深度使用而非浅尝辄止，能获得对AI编程工具的深刻理解和实战经验
- 学习曲线：需要快速掌握多种AI工具和其背后的工作流，对自驱学习能力要求高
- 质量把控：AI生成代码可能存在潜在问题，需要更强的责任心和代码审查能力来保证质量
- 范式转换：从传统开发转向AI-first模式需要思维转变，初期可能存在不适应期
- 适合既具备扎实软件工程功底，又对AI工具充满探索热情，不满足于按部就班开发，乐于通过新工具提升效率和解决复杂问题的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术路线：可深耕AI工程化领域，成为AI研发效率专家、AI平台工程师或软件架构师
- 管理路线：随着经验积累，可带领小团队负责AI赋能研发流程的规划与落地
- 前沿探索：持续关注AI Agent、多模态开发等方向，有机会成为AI应用开发的引领者
- 你的核心工作是利用Claude Code、Cursor等AI编程助手进行高效的代码编写、审查与调试，将AI深度融入开发流程
- 你需要负责软件产品的全生命周期，从理解需求、系统设计到编码实现、测试上线
- 你会成为连接传统软件工程与AI新范式的桥梁，探索如何将复杂任务有效拆解给AI Agent执行并确保质量
- 需要精通至少一门主流编程语言（如Python/Go），并具备扎实的软件工程实践能力
- 必须熟练使用AI Coding工具，并能批判性地审查AI生成的代码，理解其原理与局限
- 需要掌握Prompt Engineering、Context Engineering等新兴技能，以指导AI更好地完成任务
- 良好的系统设计能力和文档撰写能力是确保项目清晰可执行的基础
申请策略
- 面试前，最好能用公司或主流AI编程工具完成一个小项目，能直观展示你的理解和能力
- 准备阐述你对“AI-first”和“AI-only”区别的理解，并举出具体场景说明如何把控AI生成内容的质量
- 研究中科曙光在AI和HPC领域的业务布局，思考你的技能如何为具体业务场景赋能
- 突出使用任何AI编程工具（即使是早期或个人尝试）的经历和心得，强调如何用其提升效率
- 展示你负责过的完整项目经历，突出需求分析、系统设计和解决技术难题的能力
- 列举你能清晰表达技术方案、撰写规范文档的案例，如开源项目README、技术博客等
- 如果有关于Prompt Engineering、AI应用或相关开源贡献，一定要重点展示
- 系统学习并实践Prompt Engineering技巧，尝试用不同AI工具解决同一问题以对比效果
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地讲述你的经历和解决问题的过程
- 强调批判性思维：展示你不是被动接受AI输出，而是主动引导、验证和修正，体现“AI-first，不是AI-only”
- 结合具体技术细节，说明你对工具原理（如Context、Prompt）的理解深度，而不仅仅是操作层面
- 请分享一个你使用AI编程工具（如Cursor）开发项目的具体经历，遇到了什么挑战，如何解决的？
- 如何判断AI生成的代码是否可靠？你有哪些审查策略或流程？
- 如果接到一个模糊或复杂的需求，你如何将其拆解为适合AI Agent执行的清晰任务？
- 你认为一个优秀的‘AI原生软件工程师’和传统软件工程师最核心的区别是什么？
- 你如何看待AI编程工具的局限性？在什么情况下你可能不会使用它？
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活55
使命价值65
薪资福利
65中等
作为一家知名科技企业，其薪资结构预计符合市场水平，但JD未披露具体福利信息，满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3万/月）
成长发展
90较高
该职位直接要求使用和优化前沿的AI编程工具与方法，技能成长方向明确且前沿，对个人技术深度和广度提升价值极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Claude Code、Codex、Cursor、AI Agent、Prompt Engineering、Context Engineering、MCP、Function Calling、Tool Use
成长机会持续优化 AI 研发流程
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未明确说明工作模式（如远程或弹性），工作地点在天津，可能需要现场办公，WLB情况无法从文本判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
岗位在推动AI技术与软件工程的融合，具有一定的创新性和行业探索价值，但对社会的直接影响描述有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号持续优化 AI 研发流程
创新程度积极采用新技术
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