主分类：AI模型评测工程
辅助：软件测试与质量工程（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "AI质量效能负责人 - 飞书",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"responsibilities": "团队介绍：飞书是字节跳动旗下 AI 工作平台，面向人与agent协作，提供一站式协同办公、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，让 AI 真能用真落地。\n从互联网、高科技、消费零售到制造、金融、医疗健康，各行各业先进企业都在飞书落地AI，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，AI用飞书。\n\n1、负责AI相关业务的质量与效能体系建设，覆盖需求、研发、测试、发布及线上运营全流程，制定质效目标、度量指标和持续改进机制；\n2、建设Agent和AI应用等评测体系，覆盖模型效果、业务正确性、稳定性、安全性、性能、成本及用户体验，推动评测标准化、自动化和持续化；\n3、推进AI原生研发测试范式落地，建设需求理解、用例生成、代码检查、自动化测试、缺陷定位和回归验证等智能化能力；\n4、负责E2E测试能力建设，提升生成用例采纳率、执行成功率、结果稳定性和问题发现效率，形成“生成—执行—诊断—修复—重跑”闭环；\n5、沉淀AI质效建设方法论、最佳实践和标准规范，提升团队整体AI工程化和质量保障能力。",
"requirements_text": "1、具备质量工程、测试开发、研发效能或AI应用工程相关经验，有团队管理或复杂项目牵引经验；\n2、熟悉大模型、Agent、RAG、工具调用及模型评测的基本原理和应用方式；\n3、熟悉客户端、服务端或Web E2E自动化测试体系，具备测试平台或工程化能力建设经验；\n4、具备较强的业务理解力、数据分析和问题抽象能力，能够将业务质量目标转化为技术方案、度量目标；\n5、有AI测试、模型评测、智能体评测、研发效能平台或自动化测试体系建设经验者优先。",
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"数据分析",
"自动化测试",
"测试开发",
"团队管理",
"大语言模型",
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"fulltext": "AI质量效能负责人 - 飞书\n职位描述\n团队介绍：飞书是字节跳动旗下 AI 工作平台，面向人与agent协作，提供一站式协同办公、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，让 AI 真能用真落地。\n从互联网、高科技、消费零售到制造、金融、医疗健康，各行各业先进企业都在飞书落地AI，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，AI用飞书。\n\n1、负责AI相关业务的质量与效能体系建设，覆盖需求、研发、测试、发布及线上运营全流程，制定质效目标、度量指标和持续改进机制；\n2、建设Agent和AI应用等评测体系，覆盖模型效果、业务正确性、稳定性、安全性、性能、成本及用户体验，推动评测标准化、自动化和持续化；\n3、推进AI原生研发测试范式落地，建设需求理解、用例生成、代码检查、自动化测试、缺陷定位和回归验证等智能化能力；\n4、负责E2E测试能力建设，提升生成用例采纳率、执行成功率、结果稳定性和问题发现效率，形成“生成—执行—诊断—修复—重跑”闭环；\n5、沉淀AI质效建设方法论、最佳实践和标准规范，提升团队整体AI工程化和质量保障能力。\n\n职位要求\n1、具备质量工程、测试开发、研发效能或AI应用工程相关经验，有团队管理或复杂项目牵引经验；\n2、熟悉大模型、Agent、RAG、工具调用及模型评测的基本原理和应用方式；\n3、熟悉客户端、服务端或Web E2E自动化测试体系，具备测试平台或工程化能力建设经验；\n4、具备较强的业务理解力、数据分析和问题抽象能力，能够将业务质量目标转化为技术方案、度量目标；\n5、有AI测试、模型评测、智能体评测、研发效能平台或自动化测试体系建设经验者优先。\n团队介绍：飞书是字节跳动旗下 AI 工作平台，面向人与agent协作，提供一站式协同办公、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，让 AI 真能用真落地。\n从互联网、高科技、消费零售到制造、金融、医疗健康，各行各业先进企业都在飞书落地AI，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，AI用飞书。\n\n1、负责AI相关业务的质量与效能体系建设，覆盖需求、研发、测试、发布及线上运营全流程，制定质效目标、度量指标和持续改进机制；\n2、建设Agent和AI应用等评测体系，覆盖模型效果、业务正确性、稳定性、安全性、性能、成本及用户体验，推动评测标准化、自动化和持续化；\n3、推进AI原生研发测试范式落地，建设需求理解、用例生成、代码检查、自动化测试、缺陷定位和回归验证等智能化能力；\n4、负责E2E测试能力建设，提升生成用例采纳率、执行成功率、结果稳定性和问题发现效率，形成“生成—执行—诊断—修复—重跑”闭环；\n5、沉淀AI质效建设方法论、最佳实践和标准规范，提升团队整体AI工程化和质量保障能力。\n1、具备质量工程、测试开发、研发效能或AI应用工程相关经验，有团队管理或复杂项目牵引经验；\n2、熟悉大模型、Agent、RAG、工具调用及模型评测的基本原理和应用方式；\n3、熟悉客户端、服务端或Web E2E自动化测试体系，具备测试平台或工程化能力建设经验；\n4、具备较强的业务理解力、数据分析和问题抽象能力，能够将业务质量目标转化为技术方案、度量目标；\n5、有AI测试、模型评测、智能体评测、研发效能平台或自动化测试体系建设经验者优先。",
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