华为
AI Coding软件教练
AI Coding软件教练
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
Llm Fine-Tuning
Prompt Engineering
Rag
Technical Training
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
华为核心研究院AI前沿专家岗，技术挑战极高，赋能影响力大，但工作强度大，WLB较弱。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 680 个在招 · 其中AI算法 2 个
市场机会
选择适中
深圳 · AI算法 · 34 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于华为2012实验室，旨在推动软件研发向AI Native模式转型
核心职责包括引入AI Coding与智能体技术，识别并改进团队研发效能短板，开展关键项目的人机协同实践打样，并将沉淀的方法论转化为课程与公司级资产，赋能整体研发能力升级
最低要求
语言要求：简体中文、英语
教育背景：本科及以上，计算机相关专业
技能要求：
【懂软件】AI Agent软件工程实践：具备企业级Agent应用落地场景的软件分层设计、接口定义、技术选型、架构评审和关键模块实现能力
【懂AI】模型微调、后训练与Agent能力增强：熟悉大模型后训练和Agent能力增强机制，能构建训练数据、设计微调策略、建立评测反馈闭环
【善沉淀/懂赋能】Agent自演进方法论与知识沉淀：能将项目成果提炼为课程、案例、规范等公司级组织资产
能力要求：
【想清楚】业务理解力：深入理解AI时代企业级Agent系统对业务场景适配的核心诉求
【想清楚】系统性思维：对Agent自演进技术体系具备全景理解，能形成可落地的技术方案
【干出来】追求卓越：深度参与复杂Agent项目实践，开展方案设计与技术攻关，提炼个人经验为团队复用资产
【管自己】学习能力：紧跟大模型、Agent、后训练等技术趋势，持续迭代专业能力
知识要求：
Agent自演进系统架构（分层设计、工程化原则、企业级落地架构）
大模型后训练与能力增强（SFT、RLHF/DPO等方法及面向Agent的训练方法）
教练与知识沉淀（课程设计、专家经验萃取、复盘与资产构建）
工作职责
面向AI时代软件研发范式变革，洞察并引入业界先进AI Native开发思想、方法与工具链，包括AI Coding、智能体、意图驱动开发等，推动软件研发持续向AI Native全流程研发模式转型
站在公司级中立视角，系统识别团队在全研发流程中应用AI的能力短板，并推动系统性改进，全面提升研发效能与质量
深入关键项目开展AI Native研发全流程实践打样，负责关键模块开发、人机协同流程设计、技术难题攻关，形成端到端贯通、可验证、可度量、可复制的AI Native研发实践范式
AI Native研发实践沉淀为课程、案例、意图表达规范、上下文工程方法论、人机协同流程、研发效能度量体系等公司级组织资产，通过赋能提升公司整体AI Native软件开发能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处华为核心研究机构2012实验室，接触最前沿的AI技术和海量真实业务场景
- 角色兼具技术与影响力，不仅做研发，还通过赋能提升整个组织的效率，成就感强
- 华为提供的薪酬福利极具竞争力，且平台稳定，资源充足
- 能够定义和推广新的研发范式，对个人职业履历有极大的加分作用
- 需要平衡技术创新与落地实效，推动变革往往面临组织惯性的阻力
- 对候选人的综合素质要求极高，既要是技术大牛，又要是优秀的讲师和方法论构建者
- 需要将隐性经验显性化为标准化资产，这对抽象思维和文档能力是巨大考验
- 适合在AI Agent和大模型领域有深厚积累，同时具备强烈分享意愿和优秀表达能力的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，需应对快速变化的AI技术环境和紧迫的业务交付压力
角色解读
- 成为公司内部AI Native研发领域的权威专家和技术布道师
- 向更高层级的技术管理岗位（如首席科学家、技术总监）发展，主导更大范围的技术战略
- 在AI Agent工程化领域积累深厚声誉，成为行业内的知名技术领袖
- 研究并引入AI Native开发工具链（如AI Coding、智能体），推动研发团队向智能化转型
- 诊断现有研发流程中的AI应用短板，设计系统性改进方案以提升效能
- 在关键项目中主导人机协同开发实践，攻克技术难点，形成可复制的最佳实践范式
- 将实践经验转化为培训课程、方法论和标准文档，对公司内部进行赋能培训
- 深厚的AI Agent系统工程能力，包括架构设计、接口定义及关键模块实现
- 精通大模型后训练技术（SFT、RLHF、DPO等）及Agent能力增强方法
- 优秀的技术总结与表达能力，能将复杂技术转化为标准化的课程和知识库资产
- 极强的系统性思维和业务理解力，能把握技术演进与业务需求的结合点
申请策略
- 准备一份详细的技术方案或方法论文章，展示你对AI Native研发范式的独到见解
- 面试中重点展现你的‘教练’特质，即如何通过知识和技术赋能他人，而不仅仅是个人贡献
- 深入了解华为2012实验室的研究方向，表明你的技能与公司战略的高度契合
- 突出在AI Agent架构设计、大模型微调（SFT/RLHF）方面的具体项目经验和成果
- 展示过往的技术赋能经历，如开发内部培训课程、编写技术白皮书或建立知识库的案例
- 强调在复杂系统中解决人机协同、效能提升问题的成功案例，最好有量化数据支持
- 体现系统性思维，描述如何从全局视角规划技术演进路线并推动落地
- 深入学习最新的Agent框架（如LangChain, AutoGen等）及多Agent协同机制
面试指南
- STAR法则：针对项目类问题，清晰陈述情境、任务、行动和结果，重点突出技术决策的逻辑
- 对比分析法：针对范式变革类问题，从效率、质量、成本、创新四个维度进行对比分析
- 结构化表达：针对方法论类问题，使用金字塔原理，先给出结论，再分层次阐述支撑论点
- 同理心沟通：针对变革管理类问题，强调倾听痛点、提供价值、小步快跑、树立标杆的策略
- 请分享一个你主导的AI Agent落地项目，你是如何解决其中的关键技术难题的？
- 你认为当前AI Native研发范式与传统研发范式最大的区别是什么？如何推动团队转型？
- 如果让你为公司设计一套AI编码工具的评估体系，你会关注哪些指标？
- 请举例说明你是如何将复杂的工程技术转化为易于理解的培训课程或文档的？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
华为作为巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，对于高级专家岗位而言，薪酬回报丰厚，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI技术最前沿，涉及Agent、大模型微调等新兴领域，且要求沉淀方法论和赋能他人，提供了极高的技术成长和组织影响力发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM Fine-tuning、RLHF、DPO、Prompt Engineering、Software Architecture
成长机会推动软件研发持续向AI Native全流程研发模式转型、沉淀为课程、案例...公司级组织资产、通过赋能提升公司整体AI Native软件开发能力
业务类型profit_center
工作生活
60中等
华为以高强度工作文化著称，虽然职位强调方法论和赋能，但作为核心研发部门的关键角色， likely 面临较大的工作压力和加班需求，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
职位直接关联软件研发范式的变革，旨在通过AI提升整体研发效能和质量，具有显著的行业进步意义和公司内部的价值创造使命。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号面向AI时代软件研发范式变革、全面提升研发效能与质量
创新程度开拓性创新（行业首创）
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