1、AI Coding研发体系搭建（核心）：深度落地AI Coding研发模式，作为重度使用者搭建企业级专属AI编码规范、标准化Prompt库、代码模板库；结合DevOps流程，打造AI全链路编码辅助体系，实现ERP需求拆解、代码生成、代码重构、BUG修复、优化迭代全流程AI赋能，完成AI研发效能体系标准化建设。 2、AI Coding工程化落地（核心主业）：深度实操Cursor、Trae、ClaudeCode等主流AI编程工具，规模化落地企业级项目AI编码开发；基于LLM、RAG、AI Agent技术，定制开发企业级智能编码工具，实现业务代码批量生成、老旧工程代码智能重构、复杂业务逻辑智能编码，形成可复用、可规模化推广的AI编码落地方案。 3、AI+研发流程效能升级：将AI Coding能力深度集成CI/CD流水线、MLOps平台，实现项目代码智能校验、自动化测试、智能部署；建立AI编码效能度量体系，量化代码生成效率、代码质量、迭代周期提升效果，持续优化AI编码落地闭环。 4、团队AI Coding赋能：沉淀企业级AI Coding实战方法论，搭建团队AI编程培训体系，推动全员规模化使用AI编码工具，统一AI开发标准，全面提升团队AI智能化开发能力。 1、基础资质：本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，8年以上研发经验，2年以上AI Coding研发经验，重度AI Coding实战背景，具备完整的AI Coding工程化、规模化落地实战案例。 2、ERP技术功底：精通、主流技术栈，熟悉主流ERP架构，掌握财务、供应链、生产核心业务逻辑，具备扎实的ERP定制开发、SQL优化与系统集成能力。 3、核心AI Coding能力（硬性重点）：AI Coding重度使用者、落地专家，熟练精通全品类AI编程工具；精通高阶Prompt工程、代码智能生成、批量重构、BUG智能修复、代码优化；可独立定制企业级专属AI编码工具与研发智能体。 4、工程化与效能能力：具备AI Coding体系从0到1搭建经验，熟悉CI/CD、MLOps、云原生部署；可将AI编码能力与研发流水线深度融合，具备研发效能度量、流程优化、规模化落地推广经验。 5、综合素养：具备大型企业级系统架构设计与代码治理能力，熟悉AI研发安全合规；具备技术变革推动能力，可落地AI标准化编码体系，赋能团队规模化提效。 优先条件 1、核心加分：深度ERP行业AI Coding工程化落地经验，主导过ERP项目全流程AI编码开发、老旧代码AI重构、批量定制化AI交付者优先. 2、长期重度使用各类AI编程工具，有独立搭建AI编码模板库、Prompt资产库、智能编码工具平台经验者优先。 3、有AI Coding研发效能规模化赋能、团队AI开发体系落地经验，有相关开源项目、专利成果者优先. 4、具备大模型/多模态模型在ERP代码开发、业务场景智能化落地实战经验者优先。