数据采集

数据采集工程师的主要职责包括：1.AI驱动的软件开发全流程：利用AI工具（如CodeBuddy、Comate、Lingma、Qoder、TraeCN、GitHubCopilot、Cursor、Claude等）进行高效代码编写、调试、重构和优化，显著提升个人及团队的开发速度与代码质量。运用AI进行技术方案设计、代码审查和系统架构优化，识别潜在风险并提出AI辅助的解决方案。熟练使用AI进行自动化测试用例生成、测试脚本编写和测试覆盖度分析。2.AI工作流构建与优化：主动设计和优化将AI深度嵌入团队工作流程的方法论，形成标准化的“AI*佳实践”。探索和引入前沿的AI编程工具与技术，并负责在团队内部进行培训和推广，提升整体技术水位。3.复杂问题解决与智能化方案设计：针对复杂的、非常规的业务或技术挑战，利用AI（如大型语言模型）进行问题拆解、信息检索、概念验证和原型构建。具备将模糊需求转化为具体任务的能力，确保这些任务能够被AI辅助或自动执行。4.技术前瞻与创新：持续跟踪GenerativeAI、Agent、低代码/无代码平台等领域的*新进展，评估其在公司产品研发和内部效率提升方面的应用潜力。参与或主导利用AI技术进行产品创新和流程革新的探索性项目。任职要求：1.AI工具精通：具备丰富的AI编程助手使用经验，能够熟练运用至少一种主流工具（如CodeBuddy、Comate、Lingma、Qoder、TraeCN、GitHubCopilot、Cursor、AmazonCodeWhisperer等）进行日常开发。拥有使用大型语言模型（如GPT-4、Claude、文心一言、通义千问等）解决复杂问题的实战经验，并理解其能力边界。2.扎实的软件工程基础：精通至少一门主流编程语言（如Python、Java、Go、JavaScript/TypeScript等），并理解其生态系统。深入理解数据结构、算法、设计模式、软件架构原则，以及网络、数据库、操作系统等计算机基础知识。具备良好的代码品味，即使在使用AI生成代码时，也能保证代码的可读性、可维护性和可扩展性。3.工程化与协作能力：熟悉敏捷开发流程，熟练使用Git等版本控制工具。具备优秀的文档撰写和沟通能力，能够清晰地阐述技术方案和AI应用逻辑。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！