岗位职责
- 参与大语言模型全生命周期质量保障，主导精度评测（Accuracy）、性能测试（吞吐/时延）、稳定性等核心指标验证；
- 开发自动化测试工具链：构建Prompt自动化生成与断言系统，研发分布式压测框架（模拟高并发用户请求），实现基于LLM的测试用例自生成方案；
- 探索AI赋能测试创新：应用大模型实现日志异常自动归因，开发基于Embedding的测试结果聚类分析工具，搭建质量评估Agent自动化闭环系统。
职位要求
- 计算机相关专业本科及以上在读，熟练掌握Python（必须），了解主流推理技术；
- 能独立开发测试工具（提交GitHub代码样例加分）；
- 理解transformer架构，有HuggingFace模型测试经验者优先；
- 具备Prompt Engineering实践经验（提示词对抗测试案例）；
- 熟悉LangChain/LLamaIndex等RAG测试方法论；
- 对AI测试前沿有洞察。 加分项：
- 在Kaggle/天池等平台发表过AI相关项目；
- 有模型部署测试（vLLM/Sglang/TensorRT-LLM）经验；
- 开源社区Contribution经历。
