岗位职责
- 按照产品架构和业务要求，制定和推进测试策略、测试计划和测试方法；
- 主导执行项目测试，包括制定测试计划，分配测试资源，构建测试环境，执行集成测试、回归测试等；
- 完成代码走查、测试代码开发等白盒测试工作；
- 保证被测系统的质量，并通过测试流程和方法创新，努力提升研发的质量和效率；
- 解决测试过程中的复杂技术问题，能够发现工作中的效率提升点，开发工作中需要的测试工具；
- 针对AI生成类内容（视频、文本、图像等），建立质量评测体系，制定主观+客观相结合的评估标准；
- 负责大模型相关能力的评测与质量保障，包括但不限于生成质量、一致性、安全性、鲁棒性等维度的测试设计与执行。
- 熟悉Java/C/C++等至少一种编程语言，至少3年以上软件开发或自动化测试工作经验；
- 按照产品架构和业务要求，制定和推进测试策略、测试计划和测试方法的实施；
- 参与产品需求和架构设计评审，对需求和设计进行有效性分析，识别相关风险及保障产品的可测试性；
- 参与测试效果评估和软件质量核查，通过测试相关流程、策略、方法和工具等创新，提升测试的质量和效率；
- 在某一测试领域比如性能、安全、自动化等具备很强的专业技能者优先。
- AI产品方向专项要求（优先）： -AI视频/图像类： 熟悉计算机视觉基础概念，了解主流视频/图像生成模型（如Diffusion、GAN、VAE等），能设计画面质量、时序一致性、运动合理性等维度的评测方案，具备视频质量客观指标（FID/FVD/LPIPS等）的评估经验； -AI文本类： 熟悉大语言模型（LLM）基本原理与评测方法，能设计准确性、流畅性、安全性、指令遵循度等维度的测试方案，了解主流评测基准（如MMLU、HumanEval、C-Eval等）及人工评估流程搭建； -AI多模态类： 具备多模态产品（图文、音视频联动）测试经验，能设计跨模态一致性、端到端链路质量等评测方案； -评测工程化： 有构建AI评测平台或自动化评测Pipeline的经验，能推动评测数据集管理、自动化回归、BadCase分析与闭环治理等工程化能力建设； -有AIGC产品、大模型平台或内容生成类产品测试经验者优先。
职位要求
招聘官网未单独提供职位要求，请前往官网核实。
