光子 AI-大模型质量工程师-游戏方向

需求理解与测试范围界定：深入理解大模型业务需求、场景边界及变更诉求,参与梳理核心质量指标,完成需求拆解与测试范围界定,保障测试贴合业务目标；

测试设计与策略制定：设计覆盖正常 / 异常 / 边界 / 高并发的测试用例,梳理测试策略并落地执行计划;针对大模型特点挖掘专项测试维度；

专项测试执行：可支持 RL + agent 流程校验、链路质量、协议兼容、推理性能、模型效果等专项测试的设计与执行；

根因定位与质量闭环：对模型效果异常、链路失败、性能抖动等现象进行根因定位,识别关联性;协同研发、产品、运维团队跟进问题整改与闭环；

监控与数据工具化建设：设计大模型监控方案,通过上报数据分析快速识别测试环境与现网质量问题;推进质量数据与流程数据的采集、分析与可视化建设；

AI 赋能测试提效：结合 AI 能力优化测试全流程,在测试范围评估、用例设计、脚本生成、报告生成和分析等环节落地应用,持续提升自动化 ROI。

本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业； 2.3 年以上测试开发经验,有大模型测试相关执行经验；

了解大模型部署链路、服务架构,熟悉主流接口协议与基础测试工具,对 RL 有基础认知；

具备测试用例设计能力,掌握黑盒测试、性能测试、稳定性测试等方法论；

了解大模型基础效果评估指标；

良好的需求理解与沟通能力,能响应需求变更并调整测试执行。 加分项

有监控方案设计或数据可视化工具化建设的主导经验；

能推动自动化融入研发过程,具备提升自动化 ROI 的实际案例；

熟悉各类模型的能力与优劣,能结合业务需求进行模型选型与接入；

有用 AI 进行用例生成、脚本生成、结果分析和报告生成的实践经验；

具备用户数据分析(质量监控、问题上报、舆情反馈)与问题聚类改进能力；

有 RL + agent、模型效果验证等专项测试的参与和主导经验。