滴滴出行
资深研发效能工程师
资深研发效能工程师
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
DevOps/SRE
Ai Coding
CI/CD
Claude Code
Mcp
工程质量
流量录制回放
测试平台
研发效能
自动化测试
AI 估算 · 30k–50k
资深技术岗，AI方向，滴滴平台，薪资有竞争力，大厂通常15薪。
职位详情
关于这个职位
负责滴滴AI Native下的验证工程体系搭建，包括测试环境、流量录制回放、自动化测试和质量门等基础设施，同时支撑业务方完成验证技术落地
该岗位需要结合AI Coding工具与Agent工作流，探索AI验证方向的工程建设，适合对研发效能和AI前沿技术有浓厚兴趣的工程师
最低要求
熟悉操作系统、网络、网络编程等计算机原理
理解 Agent 工作流中的 Harness、Skill、MCP、Tool、Prompt、上下文、模型调用、验证命令等关键概念
具备测试体系建设经验，能设计测试数据集、验证规则、评分指标、版本对比和效果报告
具备良好的工程抽象能力，能把业务试点中的零散经验沉淀成平台能力和可复用工具
具备较强的跨团队协作能力，能与业务研发、平台工具、模型网关、Agent 工具、产品运营等团队共同推进复杂项目
对 AI 验证工具方向有兴趣，愿意探索 Agent 验证方向的工程建设
工作职责
负责滴滴在AI Native下的验证工程落地，包含但不限于测试环境、流量录制回放、自动化测试、质量门等基础能力搭建
支撑业务方在验证方面的技术基建，同时配合业务方完成项目的落地
优先资格
有研发效能、DevOps、CI/CD、测试平台、代码质量平台、可观测平台、开发者工具、内部工程平台等相关经验者优先
理解 AI Coding / Coding Agent 的工作方式，实际使用过 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Cline 等工具者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作内容涉及研发效能和AI，技能组合独特，提升竞争力
- 可能参与内部创新项目，有较强的技术话语权
- 涉及领域广，需要快速学习AI新工具和框架，持续投入精力
- 跨团队协作复杂，需要较强的沟通和推动能力
- AI Native验证仍在探索阶段，可能面临不明确的需求和方向
- 适合对AI和研发效能有强烈兴趣，乐于探索新技术，具备较强工程抽象能力的工程师
缺点 / 挑战
- AI前沿赛道，技术方向具有较高成长性和稀缺性
- 滴滴平台规模大，可接触复杂业务场景和真实挑战
角色解读
- 向AI Native验证平台架构师发展，成为该细分领域的专家
- 深入AI Agent方向，有机会参与前沿工具和平台的研发
- 积累跨团队协作经验，未来可转向技术管理或架构岗位
- 负责AI Native下的验证工程体系搭建，包括测试环境、流量录制回放、自动化测试和质量门等基础能力
- 支撑业务方在验证领域的技术基建，配合完成项目落地，并将零散经验沉淀为平台能力
- 探索Agent验证工具方向，推动AI Coding和Agent工作流在测试验证场景的应用
- 扎实的计算机基础，熟悉操作系统、网络和网络编程
- 具备研发效能、DevOps、CI/CD、测试平台等相关经验
- 理解AI Coding工具（如Claude Code、Copilot）及Agent工作流关键概念（Harness、Skill、MCP等）
- 拥有测试体系设计能力，能制定测试数据集、验证规则和评分指标
申请策略
- 在简历中展示对AI验证方向的思考，可附上相关博客或开源项目
- 了解滴滴AI Dev团队的技术方向，在面试中体现业务理解
- 突出研发效能、CI/CD、测试平台或DevOps相关项目经历，量化成果
- 强调使用AI Coding工具（如Copilot、Claude Code）的实践经验
- 展示测试体系设计、自动化框架搭建的案例
- 体现跨部门协作和推动复杂项目落地的能力
- 熟悉AI Coding工具和Agent工作流，尝试使用Claude Code、Codex等
- 学习MCP、Harness等概念，了解Agent验证的业界方案
面试指南
- 用STAR法则描述项目，强调技术方案、个人贡献和量化成果
- 对于AI验证问题，先拆解验证目标，再设计数据、规则和指标，最后给出工程化方案
- 展示学习意愿，遇到不熟悉领域时坦诚说明，并给出探索路径
- 请介绍你在CI/CD或测试平台建设中的项目和遇到的问题
- 你如何使用AI编程工具提升效率？结果如何？
- 如何设计一个针对AI Agent的验证框架？
- 解释MCP在Agent工作流中的作用？
- 如何平衡测试质量与研发效能？给出你的思路
职位点评
74
综合评分
AI Native验证工程方向，技术前沿，薪资较好，但WLB不明确。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、对AI和研发效能领域充满热情的工程师，能适应快节奏的工作环境。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活55
使命价值70
薪资福利
75中等
滴滴作为大厂，薪酬福利有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
AI Native验证是前沿方向，技术挑战大，成长空间广阔，且职级资深，能深入核心基建。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Coding、Agent、CI/CD、DevOps、自动化测试、Claude Code、MCP、Harness
业务类型cost_center
工作生活
55较低
工作地点为北京，需现场办公，JD未提及WLB信息，可能面临快节奏挑战。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
岗位聚焦AI创新，推动研发效能提升，有一定技术影响力，但主要服务内部业务，社会价值中性。
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
滴滴出行 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs