技术 - 应用工程方向 能力模型 · 能力进阶全景图
从软件开发工程师 → AI应用落地专家 / AI-Native研发推动者
技术-应用工程
技术-数据方向
技术-平台方向
产品经理
测试经理
项目经理
FDE
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适用岗位
业务研发中心的架构师岗位、软件开发岗位（含各方向）、新技术开发岗
进化目标
AI应用落地专家 / AI-Native研发推动者
前置条件
全员通用AI素养基础 + 对应岗位基础胜任力达成
AI辅助开发
Agentic AI应用落地
AI-Native新实践
解决复杂问题
创造组织价值
解决实际问题
交付高质量成果
解决基础问题
提升个人效率
AI辅助开发
Agentic AI应用落地
AI-Native新实践
L3
高阶
AI 辅助编码开发
团队AI研发体系设计
中心级AI研发推广
前沿研发能力引入
AI架构决策分析与基础设施建设
AI辅助架构设计
多项目AI架构体系设计
AI架构设计质保机制
架构重构与迁移质保
推广AI架构设计实践
架构健康持续治理
技术栈生命周期管理
形成体系标准与组织级治理
Agentic AI应用架构设计
中心技术标准制定
企业Agent平台设计
制定大模型选型标准
Agentic AI应用开发实现
金融级工作流编排
领域微调模型应用
Agent平台设计
Agent开发规范
多模型协同与可靠性设计
Agentic AI应用自动化评估、监测和持续优化
企业评估监测平台设计
建立Agent系统SLO体系
设计Agent自动化运维
企业Agent治理框架制定
设计Agent成熟度模型
评估优化方法论推广
Agentic AI安全合规能力
企业级Agent安全架构设计
Agent安全运营治理
前沿安全威胁前瞻研究
推动安全合规必检机制
建设平台能力并规模化推广
AI-Native研发流程设计
中心AI研发体系建设
长时自主循环设计
总结可复制推广方案
业务适用边界识别
中心级技术分享
研发知识工程与Context管理
中心研发知识平台
研发知识工程治理
研发知识管理推广
总结研发最佳实践
沉淀方法论并驱动持续进化
L2
中阶
AI 辅助编码开发
复杂代码协同开发
AI审查流程设计
AI辅助性能调优与重构
AI辅助架构设计
复杂架构分析
复杂架构设计与规范建设
规模重构方案设计
AI制定技术迁移方案
推广AI架构设计规范
遗留系统架构知识库建设
设计团队流程并持续优化
Agentic AI应用架构设计
六维技术选型
大小模型选型
分层Agent架构设计
Agentic AI应用开发实现
Agent架构设计与系统集成
生产级Agent开发
传统ML增强Agent决策
Agent多工具编排实现
Agentic AI应用自动化评估、监测和持续优化
自动评估体系建设
Agent质量根因分析
Agent性能监控与告警
持续优化流程建设
Agentic AI安全合规能力
Agent三层安全防护设计
合规要求转化为系统约束
建立安全开发规范与清单
已上线系统安全评估
构建生产级方案与质量闭环
AI-Native研发流程设计
全流程AI研发设计
Agent脚手架设计
推动研发流程规范化
持续优化AI研发流程
研发知识工程与Context管理
团队MemoryBank建设
AI驱动会议转录与行动项提取
研发知识持续更新
推广研发Context共享
架构决策记录体系建设
推动团队知识与工具协同
L1
初阶
AI 辅助编码开发
理解AI辅助编码边界
AI代码人工复核
AI代码质量扫描与策略选用
基础Agent开发
AI辅助架构设计
AI架构图生成
AI辅助新系统架构设计
基础重构评估
技术栈依赖分析与迁移评估
评估AI生成架构建议
AI架构文档规范化
掌握基础工具并规范执行
Agentic AI应用架构设计
AI技术调研与方案评估
基础技术选型
Agent架构组件识别
Agentic AI应用开发实现
Agent概念理解
单体Agent搭建
Agent基础调试
Agentic AI应用自动化评估、监测和持续优化
质量维度识别与测试设计
监控与日志分析
BadCase机制
Agentic AI安全合规能力
Agent安全风险识别
Agent安全编码规范执行
Agentic AI合规底线理解与用例编写
识别安全事件并上报
完成单点场景实践与验证
AI-Native研发流程设计
AI工具辅助研发
SDD规范应用
识别单环节AI改造机会
度量AI研发效率提升
研发知识工程与Context管理
理解研发Context概念
研发文档辅助整理
个人研发知识库
研发文档标准化
建立个人知识与工作方式