中兴通讯
智能软件开发资深专家（AI全流程赋能）
智能软件开发资深专家（AI全流程赋能）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
西安市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
全栈开发
CI/CD
Github Copilot
Go
Llm
Prompt Engineering
自动化测试
AI 估算 · 25k–40k
资深AI开发专家，8年经验，西安薪资低于一线但中兴平台稳定，结合AI技能溢价，月薪中位数约3.2万。
职位详情
关于这个职位
这是中兴通讯西安研发中心的资深专家岗位，核心是利用大语言模型（LLM）和AI编程工具链赋能软件研发全流程，覆盖需求分析、代码生成、测试自动化以及CI/CD集成
你将探索和实践AI驱动的开发模式，推动研发效能革命
适合具备深厚软件工程背景、同时对AI前沿技术有热情的资深开发者
最低要求
教育背景与基础：
计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，8年以上工作经验
具备扎实的软件工程理论基础，精通数据结构、算法、设计模式和系统架构设计原则
软件开发经验：
至少3年以上全栈开发经验，熟练掌握至少两种主流编程语言（如Python, Go, Java, TypeScript等）及其生态
具备丰富的敏捷开发和DevOps实践经验，精通CI/CD工具链（如Git, Jenkins, Docker, Kubernetes等）
大模型应用能力：
对大语言模型（LLM）有深入的理解，具备丰富的LLM API（如OpenAI, Anthropic, Gemini等）应用开发经验
精通提示工程（Prompt Engineering），能够编写高效、稳定的提示词以驱动模型完成复杂的软件开发任务
有使用或二次开发AI编程助手（如GitHub Copilot, Sourcegraph Cody等）的深度实践经验
自动化思维与能力：
对软件开发全流程的效能提升有极致追求，具备强大的自动化思维
熟悉各类测试框架和自动化测试策略，有利用AI提升测试效率的项目经验者优先
工作职责
AI驱动的需求分析与设计：探索并实践使用大模型（LLM）理解、分析和转化原始用户需求，自动生成用户故事、验收标准（Acceptance Criteria）及初步的技术设计文档（如API规格、数据模型等）
智能化编码与实现：深度利用AI编程工具链，负责核心业务逻辑的智能生成、代码重构与优化
开发和维护用于特定领域代码生成的提示（Prompts）库和自动化脚本
自动化测试生成与执行：应用大模型技术，根据代码和需求自动生成单元测试、集成测试和E2E测试用例
探索利用AI进行缺陷智能分析与定位
端到端交付流程自动化：将大模型能力集成到CI/CD流程中，实现自动化生成版本，打造从需求到上线的高度自动化闭环
优先资格
加分项：
具备AI Agent或多智能体系统的开发经验，能构建自主完成复杂任务的AI工具
对LangChain, LlamaIndex等大模型应用框架有深入研究或贡献
拥有个人开源项目或技术博客，在开发者社区有一定影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站上AI+软件工程融合的前沿领域，积累大模型落地经验，技能增值快
- 岗位涉及全流程自动化，能全面提升工程效能，对个人综合能力打磨很大
- 年以上经验门槛，且需同时具备软件开发、DevOps和LLM知识，对复合能力要求高
- 西安相比一线城市，前沿技术交流氛围可能稍弱，但公司内部平台可部分弥补
- 适合有深厚软件工程背景、热爱探索AI新技术、希望在研发效能方向深耕的资深工程师
缺点 / 挑战
- 中兴通讯平台大，业务场景复杂，有机会接触大规模系统和真实研发流程，技术挑战性高
- AI辅助开发仍处探索期，工作可能面临技术不确定性和频繁迭代的挑战
角色解读
- 在AI+研发效能领域深耕，成为企业级AI工程化的专家，可向首席架构师或研发效能总监方向发展
- 随着大模型技术演进，有机会主导AI辅助开发工具链的建设和推广，影响整个公司的研发模式
- 可转向独立AI产品化方向，将内部效能工具产品化对外输出，开辟新的职业赛道
- 利用大模型分析用户需求，自动生成用户故事、验收标准和技术设计文档，提升需求分析与设计阶段的效率
- 深度使用AI编程工具链，智能生成和优化核心业务逻辑，并维护特定领域的提示词库和自动化脚本
- 基于大模型自动生成单元测试、集成测试和E2E测试用例，并探索AI辅助缺陷定位
- 将LLM集成到CI/CD流程中，实现从需求到上线的端到端自动化交付
- 精通至少两种主流编程语言（如Python, Go, Java, TypeScript），并有全栈开发经验
- 深入理解LLM原理，熟练调用OpenAI、Anthropic等API，掌握提示工程和AI编程助手二次开发
- 熟悉DevOps工具链（Git, Jenkins, Docker, Kubernetes）和CI/CD自动化实践
- 具备强大的自动化思维，熟悉测试框架和AI驱动测试策略
申请策略
- 研究中兴通讯在AI方向的布局，了解其研发效能平台，在面试中体现对公司的熟悉度
- 准备一个关于AI赋能开发流程的案例，展示从问题分析到落地的完整思路
- 突出全栈开发经验和多种编程语言的熟练度，举出具体项目案例
- 重点展示LLM应用开发经历，包括调用过的API、构建的提示词方案、AI编程助手使用或二次开发经验
- 强调DevOps和CI/CD实践，如自动化流水线搭建、容器化部署等
- 如有AI Agent或LangChain等项目，务必详细描述，这是重要加分项
- 系统学习提示工程，掌握各种模式（如思维链、few-shot）在代码生成中的应用
- 熟悉主流大模型API及AI编程助手（如Copilot、Cody）的扩展机制，尝试开发自定义插件
面试指南
- 对于技术设计类问题，采用'问题-方案-评估'的结构，先澄清需求，再给出具体技术选型和流程，最后讨论取舍和潜在风险
- 对于经验类问题，使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出量化结果和个人贡献
- 对于开放性问题，展示结构化思维，从目标分解、关键技术点、实施步骤到效果验证逐步展开
- 请解释你如何设计一个Prompt来让LLM生成高质量的用户故事和验收标准？
- 你如何将LLM集成到现有的CI/CD管线上？请描述具体的架构方案
- 在AI自动生成代码时，如何保证代码质量和安全性？
- 请分享一次你利用AI编程助手显著提升开发效率的经历，并说明其中的挑战
- 你对LangChain这类框架的理解？在什么场景下会选择使用它？
职位点评
67
综合评分
大厂稳定平台，AI赋能研发的前沿技术岗位，发展潜力大但WLB不确定。
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
适合追求技术前沿、渴望在AI+工程领域深耕的资深开发者，对工作生活平衡要求不高，更看重个人成长和技能积累。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利68
成长发展88
工作生活45
使命价值55
薪资福利
68中等
薪资未在JD中披露，但作为上市巨头资深岗位，薪酬体系完善，预期具备市场竞争力。西安生活成本较低，实际购买力尚可。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
88较高
岗位深度聚焦大模型在软件研发中的应用，属于前沿技术方向，同时提供接触完整研发流程自动化的锻炼机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、GitHub Copilot、LangChain、AI Agent、CI/CD、Kubernetes
业务类型cost_center
工作生活
45较低
职位要求现场办公，未提及远程或弹性工作安排。考虑到中兴深圳/西安研发的普遍节奏，工作强度可能较高，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
55较低
中兴作为通信行业龙头，业务稳定但属于传统科技行业，社会影响力中性。不过AI赋能研发本身具有推动行业进步的意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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