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效能提升专家（研发效能中台）
效能提升专家（研发效能中台）
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公DevOps/SRE
DevOps/SRE
Ai Agent
Ai Coding
CI/CD
效能度量
研发效能
自动化测试
工程基础设施
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
核心中台高级岗，聚焦AI与DevOps前沿，技术成长空间大，但跨部门协同挑战较高。
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
5.5万
比DevOps/SRE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 2680 个在招 · 其中DevOps/SRE 3 个
市场机会
选择适中
杭州 · DevOps/SRE · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于网易效率工程部，主要负责研发效能中台的建设与优化
你需要深入各研发团队诊断全流程瓶颈，推动AI编码与自动化工具的规模化落地，并建立效能度量体系，通过数据驱动和横向协同提升整体研发效率
最低要求
年以上研发、测试或研发效能经验
AI coding 实践：有 AI 编码/AI 研发辅助工具在真实团队规模化落地的完整经历，能讲清选型逻辑、推广过程、采纳率/使用度数据与业务收益
有自动化工具、测试自动化或研发效能平台从 0 到 1 建设并推广落地的经验
熟悉 CI/CD、DevOps 工具链与研发协作流程，具备跨技术栈工程判断力
有面向多个研发团队横向推动技术方案落地的经验（非单一业务线内交付）
工作职责
效能诊断与提效规划：走进各研发团队识别全流程（需求/开发/测试/发布/运维）瓶颈，形成诊断结论与分阶段路线图
不预设单一抓手，按诊断结论定投入优先级并明确收益预期
AI 提效落地：推动 AI coding 与 AI Agent 在研发全流程规模化落地（代码生成/补全、AI Code Review、单测与用例生成、缺陷定位与修复建议、文档沉淀），建立选型—推广—度量—评估闭环
自动化工具与工程基础设施：主导 CI/CD、构建发布、测试自动化、环境与数据治理、研发数据看板等工具链与平台建设
效能度量与数据驱动改进：建立并运营效能指标体系（交付周期、发布频率、变更失败率、缺陷逃逸率、自动化覆盖率、AI 工具渗透率/采纳率），用数据定位问题、验证收益
横向协同与推广：与各研发团队建立稳定接口机制，通过试点、宣讲、培训、最佳实践沉淀解决“建了没人用”
优先资格
本科及以上学历，计算机/软件工程等相关专业优先
年以上技术负责人/团队管理经验优先
有中大型企业内部系统（OA、财务、采购、内部协作等）研发或效能经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI赋能研发的前沿领域，能深度参与企业级工程基础设施建设，技术视野广阔
- 依托庞大的业务场景，有充足的资源进行工具链从0到1的建设与规模化推广
- 需要跨多个业务线横向协同，推动技术方案落地面临较大的沟通与变革管理阻力
- 效能度量与AI工具采纳度的提升需要长期跟进，短期内可能难以看到显著的量化收益
- 适合具备丰富DevOps经验、对AI辅助研发有深刻洞察，且擅长跨团队沟通与项目推进的资深技术专家或技术管理者
缺点 / 挑战
- 岗位具备较高的技术话语权，横向协同经验将大幅提升个人技术影响力
角色解读
- 可向研发效能总监、技术VP或首席架构师方向发展
- 成为企业级技术战略与工程文化建设的核心推动者，积累极具竞争力的AI提效落地经验
- 深入各业务线诊断研发全流程瓶颈，制定提效路线图并明确收益预期
- 推动AI编码、自动化工具及CI/CD基础设施的规模化落地，建立选型到评估的闭环
- 建立并运营效能度量指标体系，用数据定位问题、验证收益，驱动研发效率持续改进
- 具备深厚的DevOps/CI/CD工程实践经验，熟悉AI coding工具链的选型与落地
- 拥有跨团队横向推动技术方案落地的能力，擅长解决“建了没人用”的推广难题
- 具备扎实的数据分析与效能度量能力，能通过数据驱动工程改进
申请策略
- 提前了解网易各业务线的研发流程特点，准备一套针对特定业务场景的效能诊断与提效假设方案，以展现你的业务理解力
- 重点突出AI coding工具在真实团队规模化落地的完整案例，包括选型逻辑、采纳率数据及业务收益
- 展示从0到1建设研发效能平台或自动化工具链的经验，以及效能指标体系的运营成果
- 强调跨团队横向推动技术方案落地的实际经历，体现变革管理与技术布道能力
- 深入了解当前主流的AI Agent及代码生成大模型在软件工程中的应用边界与最佳实践
- 补充组织变革管理与技术布道相关的软技能知识，提升跨部门协同效率
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“诊断问题-制定策略-横向协同-数据验证”的闭环
- 在回答度量问题时，强调“度量是为了改进而非考核”的理念，结合具体指标说明数据驱动改进的实际案例
- 请分享一个你推动AI编码工具在团队规模化落地的完整案例，遇到了哪些阻力，如何提升采纳率？
- 如何建立一套科学的研发效能度量指标体系？如何避免指标被“刷数据”？
- 在跨团队推广效能工具时，如何解决“建了没人用”的问题？
- 请描述你从0到1建设CI/CD或研发效能平台的架构设计与演进过程
- 梳理过往主导的效能提升项目，准备好采纳率、交付周期缩短比例等量化数据
- 复习DORA指标及业界最新的AI辅助研发落地实践，形成自己的方法论
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
该岗位属于高级技术/管理岗，结合杭州同类岗位的市场行情，薪资福利具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4千–7万/月）
成长发展
90较高
岗位处于AI赋能研发的前沿，能深度参与企业级工程基础设施建设，技术视野与个人影响力提升空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI coding、AI Agent、CI/CD、DevOps、效能度量
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为横向协同的中台专家岗，跨部门沟通与推广可能占用较多精力。
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
75中等
推动AI与自动化在研发全流程的落地，提升整体工程效能，具有较高的技术使命感与行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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