三六零
27秋招-AI应用开发工程师（北京）-5387(J12457)
27秋招-AI应用开发工程师（北京）-5387(J12457)
发布于 17 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai辅助开发
Claude Code
Prompt Engineering
代码生成
团队协作
软件工程
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI研发工具链岗位，技术成长空间极大，但办公模式与WLB尚不明确，需现场办公。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
19K
比人工智能中位数高
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 120 个在招 · 其中人工智能 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
这是面向2027年秋季校招的AI应用开发工程师岗位
你将负责研究和引入如Cursor、Claude Code等前沿AI Coding工具，推动AI技术在公司真实业务场景中的落地应用，从需求拆解到代码生成全流程提效，并负责沉淀团队级的AI开发资产、建设标准流程和相关机制
最低要求
具备扎实的软件⼯程基础，熟悉前端、后端、⼯程化或 DevOps 中⾄少两个⽅向
熟悉 React、Vue、TypeScript、Go、Java、Node.js、Python 等⼀种或多种技术栈
有实际使⽤ AI Coding ⼯具完成研发提效或项⽬交付的经验
理解 Prompt Engineering、Context Engineering、Spec Driven Development 等 AI 辅助研发⽅法
能够快速理解业务需求，并将业务问题转化为产品功能、技术⽅案和执⾏任务
具备较强的结构化表达、⽂档撰写、复盘总结和向上汇报能⼒
能够将个⼈经验沉淀为团队可复⽤的规范、模板、流程和⽅法论
工作职责
负责 AI Coding ⼯具链的研究、引⼊和落地，包括 Cursor、Claude Code、Codex、Cline、Roo Code 等
基于真实业务场景，推动 AI 辅助需求拆解、原型⽣成、代码⽣成、联调测试、发布部署和问题排查
沉淀团队级 AI Coding 资产，包括 Prompt、Spec、Skill、Workflow、CLI Tool、Agent、模板和最佳实践
建设 AI Coding 标准流程，提升项⽬交付效率、代码质量和团队复⽤能⼒
参与 AI Coding 安全合规、权限控制、调⽤审计、成本治理、质量评估等机制建设
输出⾼质量技术⽅案、项⽬复盘、阶段汇报、培训材料和管理层汇报 PPT
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于AI技术落地的最前沿，能第一时间接触和实践最前沿的AI编程工具与方法
- 职责覆盖工具研究、流程建设和团队赋能，能全面锻炼技术深度与工程影响力
- 作为校招岗位进入大型科技公司，有相对完善的培养体系和项目资源
- 适合对AI赋能软件开发有浓厚兴趣、技术基础扎实、学习能力强、并具备优秀总结和沟通能力的应届毕业生
- 希望不只是写代码，更希望影响和提升团队整体效能的候选人尤其适合
缺点 / 挑战
- AI工具迭代极快，需要持续学习新知识，保持技术敏感度，可能面临较高的学习压力
- 岗位职责包含流程建设和机制推动，对于应届生而言，跨团队沟通和影响力构建可能是一大挑战
- 需要同时兼顾技术实践与文档、汇报等软技能输出，对综合能力要求较高
角色解读
- 可以成为团队内的AI研发效率专家或技术布道师，专注于提升整个研发团队的效能
- 可深入发展为AI应用架构师，设计更复杂、更智能的内部开发工具链和平台
- 在AI与软件工程结合的交叉领域积累深厚经验，未来可向技术管理或产品管理方向发展
- 研究并落地最新的AI编程工具（如Cursor, Claude Code），将它们整合到团队的实际开发流程中
- 利用AI技术辅助完成从需求理解、代码生成到测试部署的全链路研发工作，提升效率
- 负责建立团队内部的AI开发规范、流程和知识库，确保AI工具的使用标准化、安全化且可复用
- 需要扎实的软件开发全栈能力，熟悉至少两种以上主流技术栈（如前端React、后端Go/Java、Python等）
- 必须具备实际使用AI编码工具进行项目开发的经验，并理解背后的工程方法（如Prompt Engineering）
- 强调将技术能力与业务理解结合，并需要出色的文档、表达和总结能力，以推动团队协作和知识沉淀
申请策略
- 在简历和面试中，不仅要展示你会用AI工具，更要体现你思考如何让工具为团队创造价值的工程化思维
- 深入了解三六零的安全业务背景，思考AI Coding工具在安全研发场景下的特殊应用与合规要求
- 重点突出使用AI编码工具（如Copilot, Cursor）完成个人项目或课程设计的经历，并量化提效成果
- 展示扎实的全栈开发能力，通过项目经历证明你熟悉前后端、DevOps等多个方向
- 提供体现结构化思维和文档能力的产出，如技术博客、项目文档、复盘报告等
- 系统学习Prompt Engineering和LLM应用开发知识，可以尝试用公开的AI工具链完成一个小项目
- 加强技术文档撰写和架构图绘制能力，练习如何清晰地表达复杂的技术方案
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地描述项目经历，突出你使用AI工具解决具体问题的细节和量化成果
- 回答挑战类问题时，可以从技术（如工具局限性、集成难度）、流程（如团队习惯、规范缺失）和人（如培训、接受度）等多个维度分析，并提出自己的解决思路
- 在阐述观点时，结合JD中提到的职责点（如安全合规、成本治理）进行思考，展示你对该岗位深层要求的理解
- 请介绍一个你使用AI编码工具（如Cursor、Copilot）完成具体开发任务的经历，遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你认为将AI工具引入团队研发流程，可能会面临哪些技术或非技术挑战？你会如何推动落地？
- 如果让你为我们团队设计一个AI辅助的代码生成最佳实践（Prompt或模板），你会考虑哪些关键因素？
- 你如何看待AI工具在提升开发效率的同时，可能带来的代码质量、安全或版权问题？
- 请描述一次你将复杂技术问题或项目经验转化为清晰文档或培训材料的经历
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活55
使命价值82
薪资福利
78中等
作为上市大型科技公司的校招岗位，能提供具有市场竞争力的起薪和规范的福利体系。
薪资信号市场水准 (15K-22K/月)
成长发展
92较高
岗位核心是接触和引领前沿的AI研发工具与方法，能快速积累高价值技能，并有明确的团队赋能和知识沉淀成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Cursor、Claude Code、Codex、AI Coding、Prompt Engineering、Context Engineering、Spec Driven Development
成长机会沉淀团队级 AI Coding 资产、建设 AI Coding 标准流程、输出高质量技术方案、项目复盘、阶段汇报、培训材料
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未明确工作模式和WLB信息，需现场办公。作为技术研发岗位，项目压力期可能存在一定工作强度。
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
82较高
投身于提升软件研发效率的AI前沿应用领域，技术本身具有较高创新性和行业影响力，能感受到技术推动行业进步的价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号提升项目交付效率、代码质量和团队复用能力
创新程度积极采用新技术
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