1. AI 驱动的自动化测试：面向 Android 和 Web 端研发智能测试能力，包括基于需求或自然语言生成测试用例与测试脚本、UI 元素智能识别、自动化回归测试、兼容性测试、异常场景探索以及测试结果分析。 2. Android 与 Web 测试工程化：结合 Appium、UIAutomator、Espresso、Playwright、Selenium 等工具，建设覆盖真机、模拟器及主流浏览器的自动化测试体系；探索元素定位自修复、失败用例智能诊断、重复缺陷识别和不稳定用例治理。 3. 智能运维与 DevOps 自动化：构建 AIOps Agent，实现告警分析、根因定位、故障自愈和日志异常检测，以及 CI/CD、发布、变更等流程的自然语言驱动操作。 4. 测试与 CI/CD 集成：将 Android、Web 自动化测试接入代码提交、构建、发布和质量门禁流程，实现测试任务自动触发、测试报告智能总结、缺陷自动创建以及研发反馈闭环。 5. Agent 框架与 ChatOps 助手：设计 Agent 的推理、规划、记忆及工具调用等核心模块，集成 LangChain 等技术生态，打造可通过企业 IM 交互的研发、测试与运维助手。

计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备扎实的计算机基础。 - 熟练掌握 Python，或熟悉 Go、Java、JavaScript/TypeScript 中至少一种语言，有实际项目经验。 - 了解 Android 或 Web 应用开发与测试基础，能够分析页面结构、网络请求、日志、崩溃信息和常见前后端问题。 - 了解至少一种自动化测试工具或框架，如 Appium、UIAutomator、Espresso、Playwright、Selenium、Cypress、pytest 等。 - 了解 Docker、Kubernetes、CI/CD 等云原生与 DevOps 技术，了解软件研发生命周期、敏捷开发和测试流程。 - 对 LLM、Agent、RAG、视觉模型等 AI 技术有强烈兴趣，能够调用模型 API 或开源模型解决实际问题。 - 具备良好的问题分析、工程实践和沟通协作能力，自驱力强，愿意持续探索 AI 在研发、测试和运维领域的落地。 - 有 Android 或 Web 自动化测试平台、智能测试 Agent、测试脚本生成等项目经验。 - 熟悉多模态模型、视觉识别、OCR，或探索过基于截图理解和自然语言指令的 UI 自动化。 - 有 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 等流水线实践经验。 - 熟悉日志分析、可观测性、性能测试、稳定性测试或移动端真机测试。 - 参与过开源项目、AI Agent 应用或相关竞赛。