AI测试架构师

负责AI金融测试工具及平台的整体架构设计与迭代优化，打造高可用、可扩展的AI赋能测试基础设施；

推动大模型、Agent及RAG技术在金融AI集成测试、高频接口测试、测试用例智能生成等核心场景的深度落地；

建立模型效果评测与优化飞轮，参与模型上下文设计、Prompt工程及推理加速，推动大模型在测试场景下的效果持续迭代；

关注AI领域前沿技术，开展AI测试知识图谱建设、缺陷根因分析、AI智能压测等前瞻性场景的技术攻坚与应用探索。

计算机相关专业本科及以上学历，6 年以上软件工程或测试开发经验，其中至少 2 年 AI/LLM 相关项目实践经验；

深刻理解 LLM 原理与局限（Transformer / MoE / GQA），有确定性与幻觉治理工程实践，能针对复杂金融场景构建低幻觉、高准确率的智能化质量保障方案；

具备 Test Harness Engineering 或 Agent 评测体系设计经验，熟悉 Agent 核心架构（Planning / Tool Calling / Memory / Reflection），有大型项目中的实际落地经历；

精通 Python，熟练 Go 或 Java；熟悉分布式高并发架构，具备中间件或分布式系统的实际排障经验；对自动化测试体系有深刻理解，能驱动测试流程的 AI 化变革；

具备强烈自驱力与跨团队技术影响力，能捕捉前沿技术并转化为生产力，推动部门级 AI 测试能力升级，能主导从 0 到 1 的 AI 测试体系搭建。 加分项 1.有从 0 到 1 搭建 AI 测试体系或 Test Harness 平台的完整经历，并在业务线实现规模化落地的优先考虑。