主分类：软件测试与质量工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "高级/资深测试工程师",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "支付事业部",
"location": "杭州市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "不限",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.质量体系规划：负责第三方支付产品全链路质量保障体系规划与落地，制定测试策略、流程规范和质量标准，统一当前多业务域的测试管理；\n2.团队目标与交付：根据部门质量管理体系战略目标，制定测试团队工作目标和能力建设，推进测试左移，确保产品高质量交付；\n3.质量风险管控：识别项目质量风险，建立预警机制和应急预案，确保产品上线质量；建立全局质量度量体系和数据看板；\n4.技术建设与 AI 转型：推进团队技术成长和测试理念创新，主导团队从传统测试向「AI 智能体 + 自动化」模式转型，包括：\n1）引入 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术重构测试流程，推动 AI 辅助测试用例生成、智能问题归因等场景落地；\n2）将 AI 融入接口自动化和回归测试体系，突破传统脚本自动化的覆盖率瓶颈；\n3）搭建版本全生命周期质量评估模型，实现 AI 驱动的质量预警；\n4）建立 AI 使用效能度量体系，定期输出 AI 应用情况报告；\n5）主导研发流程改进，建立持续集成/持续交付流水线。\n5.团队建设：负责团队成员招聘和培养，推动团队 AI 技能升级，建立人才梯队。",
"requirements_text": "1.计算机或相关专业本科及以上学历，5 年+ 互联网测试开发经验，其中 3 年+ 团队管理经验；\n2.对大型软件质量保障有成熟的方法论，熟练掌握测试需求分析和设计方法，熟悉 CI/CD 流程并有完整实践经验；\n3.对质量保障有深刻理解，能够建立和完善质量管理体系，有多业务域测试管理经验者优先；\n4.具备 AI 驱动测试的实践认知：熟悉 LLM 基本原理和 Prompt Engineering，了解 RAG、Agent 等 AI 应用范式；有 AI辅助测试用例生成、智能自动化测试的实践经验，能以数据驱动质量度量（线上问题率、拦截率、召回率）；\n5.自我驱动、独立思考、乐于接受挑战，善于沟通和事务推进，能在人手紧缺和高目标压力下统筹多线作战；\n6.有金融/支付类业务质量保障经验，或有 AI 测试平台从 0 到 1 搭建经验者优先。",
"skills": [AI生成
"自动化测试",
"测试开发",
"质量管理",
"需求分析",
"团队管理",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "3.对质量保障有深刻理解，能够建立和完善质量管理体系，有多业务域测试管理经验者优先；6.有金融/支付类业务质量保障经验，或有 AI 测试平台从 0 到 1 搭建经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"update_date": "20260917",
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"fulltext": "高级/资深测试工程师\n职位描述\n1.质量体系规划：负责第三方支付产品全链路质量保障体系规划与落地，制定测试策略、流程规范和质量标准，统一当前多业务域的测试管理；\n2.团队目标与交付：根据部门质量管理体系战略目标，制定测试团队工作目标和能力建设，推进测试左移，确保产品高质量交付；\n3.质量风险管控：识别项目质量风险，建立预警机制和应急预案，确保产品上线质量；建立全局质量度量体系和数据看板；\n4.技术建设与 AI 转型：推进团队技术成长和测试理念创新，主导团队从传统测试向「AI 智能体 + 自动化」模式转型，包括：\n1）引入 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术重构测试流程，推动 AI 辅助测试用例生成、智能问题归因等场景落地；\n2）将 AI 融入接口自动化和回归测试体系，突破传统脚本自动化的覆盖率瓶颈；\n3）搭建版本全生命周期质量评估模型，实现 AI 驱动的质量预警；\n4）建立 AI 使用效能度量体系，定期输出 AI 应用情况报告；\n5）主导研发流程改进，建立持续集成/持续交付流水线。\n5.团队建设：负责团队成员招聘和培养，推动团队 AI 技能升级，建立人才梯队。\n\n职位要求\n1.计算机或相关专业本科及以上学历，5 年+ 互联网测试开发经验，其中 3 年+ 团队管理经验；\n2.对大型软件质量保障有成熟的方法论，熟练掌握测试需求分析和设计方法，熟悉 CI/CD 流程并有完整实践经验；\n3.对质量保障有深刻理解，能够建立和完善质量管理体系，有多业务域测试管理经验者优先；\n4.具备 AI 驱动测试的实践认知：熟悉 LLM 基本原理和 Prompt Engineering，了解 RAG、Agent 等 AI 应用范式；有 AI辅助测试用例生成、智能自动化测试的实践经验，能以数据驱动质量度量（线上问题率、拦截率、召回率）；\n5.自我驱动、独立思考、乐于接受挑战，善于沟通和事务推进，能在人手紧缺和高目标压力下统筹多线作战；\n6.有金融/支付类业务质量保障经验，或有 AI 测试平台从 0 到 1 搭建经验者优先。\n1.质量体系规划：负责第三方支付产品全链路质量保障体系规划与落地，制定测试策略、流程规范和质量标准，统一当前多业务域的测试管理；\n2.团队目标与交付：根据部门质量管理体系战略目标，制定测试团队工作目标和能力建设，推进测试左移，确保产品高质量交付；\n3.质量风险管控：识别项目质量风险，建立预警机制和应急预案，确保产品上线质量；建立全局质量度量体系和数据看板；\n4.技术建设与 AI 转型：推进团队技术成长和测试理念创新，主导团队从传统测试向「AI 智能体 + 自动化」模式转型，包括：\n1）引入 LLM、Agent、RAG 等 AI 技术重构测试流程，推动 AI 辅助测试用例生成、智能问题归因等场景落地；\n2）将 AI 融入接口自动化和回归测试体系，突破传统脚本自动化的覆盖率瓶颈；\n3）搭建版本全生命周期质量评估模型，实现 AI 驱动的质量预警；\n4）建立 AI 使用效能度量体系，定期输出 AI 应用情况报告；\n5）主导研发流程改进，建立持续集成/持续交付流水线。\n5.团队建设：负责团队成员招聘和培养，推动团队 AI 技能升级，建立人才梯队。\n1.计算机或相关专业本科及以上学历，5 年+ 互联网测试开发经验，其中 3 年+ 团队管理经验；\n2.对大型软件质量保障有成熟的方法论，熟练掌握测试需求分析和设计方法，熟悉 CI/CD 流程并有完整实践经验；\n3.对质量保障有深刻理解，能够建立和完善质量管理体系，有多业务域测试管理经验者优先；\n4.具备 AI 驱动测试的实践认知：熟悉 LLM 基本原理和 Prompt Engineering，了解 RAG、Agent 等 AI 应用范式；有 AI辅助测试用例生成、智能自动化测试的实践经验，能以数据驱动质量度量（线上问题率、拦截率、召回率）；\n5.自我驱动、独立思考、乐于接受挑战，善于沟通和事务推进，能在人手紧缺和高目标压力下统筹多线作战；\n6.有金融/支付类业务质量保障经验，或有 AI 测试平台从 0 到 1 搭建经验者优先。",
"standard_classification": {
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