崗位定位
· 該崗位面向AI 產(chǎn)品與智能系統(tǒng)的質(zhì)量保障方向，
· 負(fù)責(zé)在模型與系統(tǒng)層面建立可驗(yàn)證、可量化、可持續(xù)的質(zhì)量評估與測試體系。
· 崗位關(guān)注的不僅是功能是否可用，而是AI 系統(tǒng)在非確定性、數(shù)據(jù)依賴與復(fù)雜交互場景下的穩(wěn)定性、可靠性與風(fēng)險(xiǎn)可控性
· 需要在模型效果驗(yàn)證、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、系統(tǒng)穩(wěn)定性測試等方面具備系統(tǒng)性測試能力。
· 該角色為AI 研發(fā)體系中的關(guān)鍵質(zhì)量關(guān)口崗位，
· 在測試復(fù)雜度、評估方法與跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作層面，
· 顯著高于傳統(tǒng)以功能回歸為主的軟件測試角色。
崗位職責(zé)
· 負(fù)責(zé) AI 產(chǎn)品與智能系統(tǒng)的測試方案設(shè)計(jì)與執(zhí)行，保障功能、性能與穩(wěn)定性
· 參與 AI 項(xiàng)目的需求評審與技術(shù)評審，從測試角度識別風(fēng)險(xiǎn)并提出改進(jìn)建議
· 針對 AI 模型與 AI 應(yīng)用設(shè)計(jì)測試用例，包括功能測試、效果驗(yàn)證與異常場景測試
· 負(fù)責(zé) AI 服務(wù)接口測試、系統(tǒng)集成測試及回歸測試，保障系統(tǒng)整體質(zhì)量
· 設(shè)計(jì)并實(shí)施 AI 場景下的專項(xiàng)測試，如模型效果測試、數(shù)據(jù)質(zhì)量測試、魯棒性測試
· 參與自動化測試體系建設(shè)，提高 AI 產(chǎn)品測試效率與覆蓋率
· 跟進(jìn)并推動缺陷修復(fù)，輸出測試報(bào)告與質(zhì)量評估結(jié)論
· 持續(xù)沉淀 AI 測試方法論與測試資產(chǎn)（測試用例、數(shù)據(jù)集、腳本等）
任職要求基礎(chǔ)要求
· 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件工程、信息技術(shù)、人工智能等相關(guān)專業(yè)
· 具備 2 年及以上軟件測試或質(zhì)量保障相關(guān)經(jīng)驗(yàn)
· 熟悉軟件測試基本理論與流程：
· 測試計(jì)劃、測試設(shè)計(jì)、缺陷管理、回歸測試
· 熟悉常見測試類型：
· 功能測試、接口測試、系統(tǒng)測試、性能測試
· 熟悉至少一種測試工具或框架：
o Postman / JMeter / Selenium / PyTest 等
AI / 數(shù)據(jù)相關(guān)要求
· 對人工智能有基本理解，了解 AI 系統(tǒng)的特點(diǎn)與測試難點(diǎn)
· 理解 AI 模型非確定性特征，能夠自主設(shè)計(jì)效果驗(yàn)證與容錯測試方案，
· 熟悉 AI 應(yīng)用常見測試場景，如：
o 大模型問答準(zhǔn)確性與一致性
o 多輪對話穩(wěn)定性
o 異常輸入與安全風(fēng)險(xiǎn)測試
· 能與算法、后端團(tuán)隊(duì)協(xié)作，參與模型效果評估與問題定位
· 具備基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析能力，能對測試結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析
加分項(xiàng)
· 有大模型（LLM）或智能問答系統(tǒng)測試經(jīng)驗(yàn)
· 熟悉 AI 模型評估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1、BLEU 等）
· 有 AI 自動化測試、回歸評測或?qū)箿y試經(jīng)驗(yàn)
· 熟悉 Python，具備測試腳本或測試工具開發(fā)能力
· 參與過 AI 或測試相關(guān)的開源項(xiàng)目、技術(shù)分享或方法論建設(shè)