AI辅助研发效能提升专家

优缺点分析

角色解读

• 可成长为研发效能领域的资深专家或技术负责人，带领团队建设企业级AI工程能力
• 可横向拓展到AI平台架构、AI产品管理等方向，成为AI工程化的综合型人才
• 在华为这样的平台有机会参与行业级研发效能体系建设，积累大规模复杂场景经验
• 深入调研前沿AI工程化技术，制定AI赋能软件开发的整体建设规划并推动落地
• 主导AI在软件设计、代码生成、代码检视、测试方案与用例生成、CI/CD智能化等场景的方案设计和规范制定
• 构建AI驱动研发流程和度量体系，跟踪AI工具的使用效果并持续优化闭环
• 与研发团队协作，推广AI工具的使用，提升开发者的研发效率与质量
• 精通Python/Java/Go等至少一种主流语言，熟悉软件开发全流程与工程体系
• 深入理解LLM、RAG、Agent、提示词工程等AI核心技术
• 有AI研发工具落地经验或研发效能平台建设经验者胜出
• 具备良好的架构设计、跨团队协作和项目管理能力

申请策略

• 提前了解华为质量与流程IT部的业务方向和在AI研发效能上的布局，准备针对性问题
• 准备一个你过去推动AI工具在团队中落地的完整案例，重点讲清目标、方案、效果与反思
• 突出你在AI应用方面的项目落地经验，尤其是LLM/RAG/Agent在研发场景的实际案例
• 展示你对软件开发全流程的理解，包括编码、测试、CI/CD等环节的工程经验
• 强调你主导或参与过的工具链/平台建设，以及可量化的效能提升数据
• 体现你的战略规划能力：如何从业务需求出发设计AI工程化路径
• 深入实践LLM应用开发，掌握RAG、Agent、Prompt Engineering的核心原理和调优方法
• 了解业界主流的AI编程工具/研发效能平台（如GitHub Copilot、CodeGeeX等）的架构与实现

面试指南

• 用STAR法则组织项目案例：情境-任务-行动-结果，并突出量化成效与技术选型的思考
• 先阐述核心原理再结合落地场景，体现从方法论到实践的闭环，比如讲解RAG、Agent如何与现有工具体系融合
• 体现用户思维：从开发者痛点和收益出发，讲清推广策略与反馈迭代机制
• 请分享你使用LLM/AI Agent优化研发流程的具体项目，遇到的最大挑战是什么？
• 如何设计一个AI辅助代码审查工具？需要考虑哪些工程化问题？
• 在推广AI工具时，如何说服开发者接受并持续使用？
• 你如何衡量AI工具对研发效能的提升？设定哪些指标？
• 大模型在软件开发中可能产生哪些风险？如何规避？