JD数据
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"responsibilities": "AI测试开发工程师\n\n基础信息\n工作地点:北京市 / 上海市 / 成都市 / 深圳市\n部门:食杂零售 / 核心本地商业-业务研发平台 / 金融服务平台\n职位类别:技术类\n职位族群:测试\n发布时间:2026-08-17\n\n岗位职责\n1. 智能化测试体系,构建AI驱动的测试方案,覆盖LLM应用、Agent系统、多模态产品;基于大模型实现用例自动生成、回归智能筛选、日志根因定位。\n2. AI系统专项评测,搭建LLM评测体系:幻觉检测、指令遵循度、输出稳定性;设计Agent端到端测试框架:工具调用、多轮对话、任务执行链路;建设RAG检索质量评估方案。\n3. 评测基建与数据。设计评测数据集与benchmark,量化模型能力;构建质量数据飞轮,将缺陷反馈转化为质量洞察;开发智能缺陷分析工具。\n4. 工程化平台。打造AI-Native测试平台,集成Prompt管理、A/B评测、自动报告;推动CI/CD智能化升级,质量看板数据驱动。\n\n岗位基本要求\n1. 本科及以上学历,良好的计算机基础,熟练使用C家族/Java/Python/Ruby/JavaScript/Shell中至少一种;\n2. 广阔的技术视野,对前沿技术和方法有极强的探索欲;\n3. 严谨负责、思维缜密,有很强的主动性和逻辑思维能力;\n4. 对提升应用交付质量及效率有浓厚兴趣;\n5. 了解大语言模型的基本能力,对AI赋能测试效率提升有好奇心,有使用AI工具辅助测试或开发的经验者优先。\n具备以下经验者优先:\n1. 有hacker精神;\n2. 有使用大模型辅助测试的经验,如利用LLM生成测试用例、分析缺陷根因等;\n3. 了解AI模型测试方法,如大模型输出质量评估、幻觉检测、安全测试等。\n【岗位亮点】\n1. 广阔的平台,多样化的业务,足够的技术探索空间;\n2. 良好的导师指导和培训机制;\n3. 大模型与测试深度融合,可参与构建AI驱动的智能质量保障体系。",
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"fulltext": "AI测试开发工程师\n\n基础信息\n工作地点:北京市 / 上海市 / 成都市 / 深圳市\n部门:食杂零售 / 核心本地商业-业务研发平台 / 金融服务平台\n职位类别:技术类\n职位族群:测试\n发布时间:2026-08-17\n\n岗位职责\n1. 智能化测试体系,构建AI驱动的测试方案,覆盖LLM应用、Agent系统、多模态产品;基于大模型实现用例自动生成、回归智能筛选、日志根因定位。\n2. AI系统专项评测,搭建LLM评测体系:幻觉检测、指令遵循度、输出稳定性;设计Agent端到端测试框架:工具调用、多轮对话、任务执行链路;建设RAG检索质量评估方案。\n3. 评测基建与数据。设计评测数据集与benchmark,量化模型能力;构建质量数据飞轮,将缺陷反馈转化为质量洞察;开发智能缺陷分析工具。\n4. 工程化平台。打造AI-Native测试平台,集成Prompt管理、A/B评测、自动报告;推动CI/CD智能化升级,质量看板数据驱动。\n\n岗位基本要求\n1. 本科及以上学历,良好的计算机基础,熟练使用C家族/Java/Python/Ruby/JavaScript/Shell中至少一种;\n2. 广阔的技术视野,对前沿技术和方法有极强的探索欲;\n3. 严谨负责、思维缜密,有很强的主动性和逻辑思维能力;\n4. 对提升应用交付质量及效率有浓厚兴趣;\n5. 了解大语言模型的基本能力,对AI赋能测试效率提升有好奇心,有使用AI工具辅助测试或开发的经验者优先。\n具备以下经验者优先:\n1. 有hacker精神;\n2. 有使用大模型辅助测试的经验,如利用LLM生成测试用例、分析缺陷根因等;\n3. 了解AI模型测试方法,如大模型输出质量评估、幻觉检测、安全测试等。\n【岗位亮点】\n1. 广阔的平台,多样化的业务,足够的技术探索空间;\n2. 良好的导师指导和培训机制;\n3. 大模型与测试深度融合,可参与构建AI驱动的智能质量保障体系。"
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