岗位描述（节选）
1.深入研究 AI Coding 场景下的上下文工程，设计并优化代码补全、对话式编程、代码审查等场景中的上下文构建策略，在提升模型输出质量的同时有效控制推理成本
2.设计和搭建面向产品效果与推理成本的评测框架与基准体系，涵盖白盒测试与多维度指标覆盖（代码补全准确率、上下文召回质量、Agent 任务完成率等），推动评测自动化与持续集成式质量监控
3.基于海量用户使用数据（补全接受率、编辑行为、会话模式等），进行深度分析与洞察挖掘，量化上下文策略对产品效果和成本的影响，驱动迭代方向
4.设计并执行 A/B 实验方案，评估上下文策略与功能迭代的实际收益，提供数据驱动的优化建议
【任职要求】
1.计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先
2. 5 年以上相关工作经验，有 AI/NLP/代码智能领域的项目经验者优先
3.扎实的编程能力（Python 为主，熟……
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