岗位职责
- 主导鲸探搜索与推荐链路的质量架构设计，制定端到端测试策略，保障算法推荐准确率与搜索召回率核心指标达标
- 搭建AI驱动的自动化测试平台，落地智能用例生成、视觉/UI自动化与数据断言，实现核心业务场景自动化覆盖
- 构建数字资产数据质量保障体系，设计数据一致性校验、流转监控与异常告警机制，确保藏品全生命周期数据零差错
- 实施高并发场景（如首发/限量活动）压测与稳定性保障，输出性能瓶颈分析与容量规划方案，保障活动期间系统可用性≥
- 95%
- 建立质量度量与效能评估模型，沉淀测试资产与技术规范，推动测试左移与质量门禁落地，提升团队研发交付效率30%以上
- 主导跨部门质量协同与复杂故障根因分析，输出复盘改进方案，赋能业务方建立长效质量防御机制
职位要求
必备条件： ● 计算机或相关专业本科及以上学历，5年以上测试开发或质量保障经验 ● 精通Python/Java/Go中至少一门，具备独立开发测试框架、中间件或自动化平台的工程能力 ● 熟悉搜索推荐系统架构与数据流转链路，掌握数据质量评估方法论（完整性、准确性、一致性、时效性） ● 具备AI自动化测试落地经验，熟悉大模型在测试领域的应用场景（如用例生成、日志分析、智能巡检） ● 熟悉CI/CD流水线与容器化部署，具备测试平台DevOps集成、微服务治理及分布式系统测试经验 ● 具备技术方案评审、跨团队协同与复杂问题攻关能力，能独立完成技术规划、架构设计与团队赋能 优先条件： ● 有数字藏品、内容平台或高并发交易场景质量保障经验 ● 主导过AI测试平台/数据质量监控平台从0到1落地，有可量化的效能提升或质量指标改善数据 ● 熟悉推荐算法评估体系（AUC/CTR等）及搜索相关性评估方法 ● 具备技术团队指导经验，能独立承担业务线质量技术Owner角色
