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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI测试架构师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "CDG",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "腾讯",
"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "tencent.com",
"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 6,
"degree": "计算机相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.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；\r\n2.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；\r\n3.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；\r\n4.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。",
"requirements_text": "1.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；\r\n2.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；\r\n3.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；\r\n4.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；\r\n5.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。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"分布式系统",
"自动化测试",
"测试开发",
"Go",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "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。",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
"posting_id": "2076558136331907072",
"post_date": "2026-09-15",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "AI测试架构师\n在腾讯，优秀的技术质量管理，保证腾讯每一个的产品与服务能更加稳定、顺畅、安心地被用户使用和体验。与技艺高超的同事们一同深化对架构设计、数据和产品的理解，在美好向善的世界里，成为一块闪耀的基石。\n1.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；\r\n2.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；\r\n3.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；\r\n4.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。\n1.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；\r\n2.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；\r\n3.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；\r\n4.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；\r\n5.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。\n1.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。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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