测试工程师
岗位职责
- 1. 参与 AI 平台、大模型服务、模型网关、模型推理服务、MLOps 平台的质量保障工作，参与需求评审，梳理业务场景、识别测试风险。
- 2. 设计并执行功能测试、接口测试、集成测试、回归测试，编写测试用例、测试计划、测试报告，跟踪缺陷闭环。
- 3. 负责大模型相关专项测试：模型效果评测、幻觉、内容安全、Prompt 鲁棒性、多轮对话、模型版本对比评测。
- 4. 开展性能与压测：验证模型推理延迟、吞吐、并发、GPU 资源占用；验证限流、熔断、路由、负载均衡、高可用、容灾场景。
- 5. 参与模型全生命周期（注册、评测、部署、灰度、发布、回滚、下线）的测试验证，保障模型上线流程稳定可靠。
- 6. 协助建设自动化测试、评测脚本、测试数据集、评测基准，沉淀 AI 测试工具与用例资产，提升测试效率。
- 7. 配合 SRE、研发、产品团队定位线上问题，复现缺陷，协助根因分析；参与线上版本发布、灰度验证、回归验收。
- 8. 持续跟进 AI 测试方法论，沉淀模型质量指标（准确率、召回率、幻觉率、SLA 稳定性指标等），优化 AI 评测流程。
任职要求
- 1. 27届应届生本硕，计算机科学，软件工程，人工智能等相关专业。
- 2. 掌握软件测试基础理论，熟悉测试流程、缺陷管理；掌握至少一门编程语言：Python 优先，Java/Go 也可。
- 3. 了解接口测试、HTTP/REST API，会使用 Postman、JMeter 等测试工具；了解 Linux 基础命令。
- 4. 了解大模型基础概念，理解模型推理、Token、延迟、吞吐等指标；有 LLM、MLOps、AI 平台相关项目 / 实习优先。
- 5. 了解容器、K8s 基础概念，有云平台、服务网关、微服务测试经验加分。
- 6. 具备良好逻辑思维，善于拆解复杂场景，能从用户和系统角度识别潜在风险。
- 7. 细心严谨，具备较强问题复现、定位能力；良好沟通能力，可和研发、产品高效协作。
- 8. 结果导向，愿意学习 AI 专项测试技术，能够接受版本发布、灰度验证等阶段性应急工作。