1. 参与公司产品需求评审，理解业务场景和产品需求，制定测试方案，设计并执行测试用例，完成缺陷提交、跟踪及质量闭环； 2. 负责公司产品的功能测试、接口测试、数据测试及兼容性测试，能够结合业务场景发现产品潜在质量风险； 3. 参与公司 AI 产品及 AI 能力的质量保障工作，包括大语言模型（LLM）、RAG、AI Agent、智能问答、智能识别/生成等场景的测试与评测； 4. 根据 AI 产品特点设计评测用例及评测数据集，从准确性、完整性、稳定性、一致性、幻觉、安全性、响应效率等维度评估 AI 应用效果； 5. 参与 Prompt、知识库、模型版本及业务策略调整前后的效果对比测试，协助定位模型、数据、Prompt、业务规则及系统工程等不同环节的问题； 6. 使用 Python、SQL 等技术手段进行测试数据构造、接口自动化、批量评测及测试效率工具开发，持续提升测试自动化和智能化水平； 7. 协助开发、算法及产品人员分析和定位问题，能够通过日志、接口数据、数据库数据及模型输出等信息辅助判断问题原因； 8. 跟踪测试过程中的质量风险，对线上问题及典型缺陷进行分析总结，推动产品质量及 AI 产品评测体系持续完善。

学历：双一流院校本科及以上学历。 专业：计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学、信息技术/系统、电子信息、通信工程等计算机及相关专业优先。 技术能力： 1. 计算机基础知识扎实，熟悉 Linux 常用命令、计算机网络、HTTP/HTTPS、数据库及软件工程基本知识； 2. 掌握软件测试基本理论及常用测试方法，熟悉黑盒测试、白盒测试、边界值、等价类、异常场景等测试用例设计方法； 3. 熟悉 SQL，能够使用 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等关系型数据库进行数据查询和问题分析；了解 Redis 等常用中间件者优先； 4. 至少掌握一门编程语言，Python 优先，也可为 Java 等，具备基础的数据处理、接口调用或自动化脚本编写能力； 5. 了解 HTTP/API 基本原理，能够使用 Postman、Apifox、JMeter 等工具进行接口测试，有接口自动化或测试平台实践经验者优先； 6. 对生成式 AI、大语言模型有基本认知，了解 Prompt、Token、Embedding、RAG、Agent 等基本概念； 7. 了解大模型具有概率性、幻觉、输出不稳定等特点，能够针对 AI 输出设计测试场景和评价标准； 8. 有以下任一实践经历者优先： * 使用 ChatGPT、Claude、DeepSeek、通义千问等大模型完成过实际项目； * 使用 OpenAI API、DeepSeek API 或其他模型 API 开发过 AI 应用； * 有 RAG、Agent、知识库、智能问答等 AI 应用项目经验； * 使用 Python 编写过自动化测试、数据处理或 AI 评测脚本； * 了解 pytest、Selenium、Playwright 等自动化测试框架； * 了解 RAGAS、DeepEval、LangSmith、Promptfoo 等 AI/LLM 评测工具或相关评测方法。 综合素质 1. 良好的独立思考和问题分析能力，对异常和数据敏感，善于发现问题，并具备较强的问题追踪和解决意识； 2. 具备较强的逻辑分析能力，能够将复杂业务场景拆解为清晰、可验证的测试场景； 3. 对 AI 技术保持较强的好奇心和学习意愿，能够快速学习新的模型、工具及测试方法； 4. 不迷信 AI 输出，具有较强的验证意识和批判性思维，能够主动思考“AI 为什么给出这个结果”和“如何证明结果是正确的”； 5. 具有良好的沟通能力、团队合作精神及责任心，能够与产品、开发、算法等角色高效协作。 加分项 1. 有软件测试、测试开发、AI 应用或大模型相关实习/项目经历； 2. 参加过软件测试、人工智能、算法、数据分析等相关竞赛； 3. 有 GitHub、个人技术博客、开源项目或能够展示的 AI 项目作品； 4. 对财税、企业服务、ERP、SaaS 等业务领域有一定了解或兴趣。