AI软件测试工程师

负责DeepOps各类AI 产品的测试与质量保障工作，推动测试自动化与AI智能化建设。

1. 01

   深入理解 AI 产品的功能需求与技术实现，负责大语言模型（LLM）应用及AI Agent核心能力测试，涵盖Prompt效果测试、RAG检索准确性测试、Function Calling调用逻辑测试、多轮对话与任务执行链路测试等核心测试工作；

2. 02

   参与业务需求评审与测试需求分析，梳理测试要点与测试边界，编写测试计划、测试用例、测试报告等全套测试文档，保障测试流程规范化；

3. 03

   参与AI Agent系统与ERP、WMS、SCADA等现有信息化系统对接的接口测试、联调测试与数据一致性测试，保障跨系统业务流程闭环可靠运行；

4. 04

   负责AI Agent外部工具、API交互接口的测试验证，覆盖接口调用、参数传递、异常容错、超时重试等场景，持续优化系统对外交互稳定性；

5. 05

   参与 AI 测试工具链与 CI/CD 流水线建设，探索用 AI 技术辅助测试、实现AI测试Skills的输出；

6. 06

   持续学习AI测试、大模型评测前沿技术，探索多模态评测、AI自动化测试、性能压测等技术在工业AI场景的落地应用，持续提升测试效率与质量

1. 01

   本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、自动化、测试相关等理工科专业；

2. 02

   熟练掌握Java/Python中的至少一种编程语言，具备基础编码能力，了解自动化测试脚本开发逻辑，具备良好的代码规范与工程实践意识；

3. 03

   熟悉主流AI Agent及大模型应用测试逻辑，了解LangChain、Dify等常用Agent框架，有大模型应用、智能问答、知识库项目测试经验者优先；

4. 04

   了解主流大语言模型（GPT、Qwen、DeepSeek等）基础特性，熟悉Prompt测试、RAG评测、大模型输出幻觉、一致性、相关性评测等基础AI测试方法论；

5. 05

   具备扎实的数据处理能力，熟练使用SQL进行数据查询与校验，了解Pandas数据处理工具，熟悉Milvus、FAISS等向量数据库基础概念与检索测试逻辑；

6. 06

   熟悉软件工程与软件测试基础理论，掌握黑盒测试、回归测试、场景测试等常用测试方法，了解敏捷开发流程，熟练使用Git、缺陷管理、测试管理工具，具备良好的文档编写与复盘能力；

7. 07

   具备良好的逻辑分析、问题排查与团队协作能力，对工业AI、大模型落地测试工作有浓厚兴趣，学习能力强、有自驱力，能快速适配业务与技术迭代