主分类:AI模型评测工程
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"responsibilities": "大模型测试实习生(AI质量方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10914\n发布时间:2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与大语言模型全生命周期质量保障,主导精度评测(Accuracy)、性能测试(吞吐/时延)、稳定性等核心指标验证;\n2、开发自动化测试工具链:构建Prompt自动化生成与断言系统,研发分布式压测框架(模拟高并发用户请求),实现基于LLM的测试用例自生成方案;\n3、探索AI赋能测试创新:应用大模型实现日志异常自动归因,开发基于Embedding的测试结果聚类分析工具,搭建质量评估Agent自动化闭环系统。\n\n任职要求\n1、计算机相关专业本科及以上在读,熟练掌握Python(必须),了解主流推理技术;\n2、能独立开发测试工具(提交GitHub代码样例加分);\n3、理解transformer架构,有HuggingFace模型测试经验者优先;\n4、具备Prompt Engineering实践经验(提示词对抗测试案例);\n5、熟悉LangChain/LLamaIndex等RAG测试方法论;\n6、对AI测试前沿有洞察。\n加分项:\n1、在Kaggle/天池等平台发表过AI相关项目;\n2、有模型部署测试(vLLM/Sglang/TensorRT-LLM)经验;\n3、开源社区Contribution经历。",
"requirements_text": "大模型测试实习生(AI质量方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D10914\n发布时间:2026-06-09\n\n岗位职责\n1、参与大语言模型全生命周期质量保障,主导精度评测(Accuracy)、性能测试(吞吐/时延)、稳定性等核心指标验证;\n2、开发自动化测试工具链:构建Prompt自动化生成与断言系统,研发分布式压测框架(模拟高并发用户请求),实现基于LLM的测试用例自生成方案;\n3、探索AI赋能测试创新:应用大模型实现日志异常自动归因,开发基于Embedding的测试结果聚类分析工具,搭建质量评估Agent自动化闭环系统。\n\n任职要求\n1、计算机相关专业本科及以上在读,熟练掌握Python(必须),了解主流推理技术;\n2、能独立开发测试工具(提交GitHub代码样例加分);\n3、理解transformer架构,有HuggingFace模型测试经验者优先;\n4、具备Prompt Engineering实践经验(提示词对抗测试案例);\n5、熟悉LangChain/LLamaIndex等RAG测试方法论;\n6、对AI测试前沿有洞察。\n加分项:\n1、在Kaggle/天池等平台发表过AI相关项目;\n2、有模型部署测试(vLLM/Sglang/TensorRT-LLM)经验;\n3、开源社区Contribution经历。",
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