腾讯智能体开发平台-测试开发工程师-上海
任职要求
1.负责公有云AI应用Paas产品的质量保障工作，包括但不限于：支持版本迭代、提升自动化测试覆盖度；
2.构建后台服务全流程测试，包括需求分析、设计评审，制定测试计划，设计和执行测试用例，进行缺陷跟踪和软件质量分析等；积极关注线上运营质量，和监控指标，积极响应用户反馈；
3.保证被测系统的质量，并通过测试流程和方法创新，努力提升测试质量和执行效率。工作职责
1.计算机/信息/软件工程相关专业本科以上学历，2年以上工作经验； 2.有良好的编程能力（熟悉Python /shell等脚本编程语言，熟悉C++/go高级编程语言优先）； 3.具备扎实的后台测试经验，能够通过接口测试/性能分析等手段，对后台服务进行高效分析，快速发现并准确定位问题，保证上线质量； 4.有性能测试、协议测试或白盒测试经验优先； 5.对技术有浓厚兴趣，乐于构建工具或对工具做改造； 6.具有强烈的责任感，良好的沟通和表达能力，优秀的抗压能力。
1. 按照蚂蚁数科AI产品架构和业务要求，设计AI产品质量保障体系，保障数科AI产品上线质量； 2. 针对AI系统特性进行专项测试方案设计，包含功能/效果的质量保障策略，保障AI系统效果和稳定性； 3. 基于工程和算法团队现有的质效问题给出合理的解决方案，推动项目落地提高交付质量； 4. 通过测试工具、测试技术、测试平台、产品研发测试过程等方面的创新，提升测试效率； 5. 能结合AI行业发展趋势，制定合适的质量技术发展规划，提升团队技术影响力。
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
1、深入理解客户业务需求，帮助客户选择适合其业务场景的技术路径和产品组合，利用AI技术知识、架构方法、咨询技能来影响客户技术决策 2、与客户合作进行模型训练、推理和模型应用等POC，含展示功能、调整模型、优化模型性能、测试分析、Agent搭建、模型调用等内容 3、依据客户需求和技术研判，推动产研部门持续优化产品，助力提升产品竞争力，同时沉淀最佳实践，以及脚本、模板、参考架构等可复用的技术资产 4、持续跟踪行业动态和技术趋势，并与产品团队协作，打造创新的人工智能（大模型、智算、一体机等）解决方案 5、支持市场活动，作为领域专家参与市场洞察、行业标准、市场排名报告、白皮书撰写等活动，并在行业峰会、技术沙龙等市场活动中进行技术传播和分享
1. AI技术融合与优化：将人工智能技术，特别是大语言模型(e.g. DeepSeek , OpenAI, Qwen)，融入公司业务团队的开发测试流程，提升产品研发效率和质量。 - 自动化工具开发：开发AI辅助工具，如代码审查工具、自动测试用例生成工具、性能瓶颈分析工具等，提高研发测试的自动化程度。 - 数据处理与分析：利用大模型和AI工具处理大量研发测试数据，包括代码、测试用例、测试执行日志等，优化数据处理流程。 2. AI知识库系统构建 - 知识库设计：设计和构建高效、准确的AI知识库系统，支持业务部门的专业知识生成和服务。 - RAG系统开发：构建和优化RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，实现从知识库中快速准确地检索相关信息，并生成高质量的业务文档和回答。 3. AI辅助工具平台开发 - 工具平台设计：设计和开发AI辅助工具平台，提供统一的接口和工具集，支持多种AI应用。 - 用户支持：为业务部门提供技术支持，确保AI工具平台的稳定运行和高效使用。 4. 技术解决方案制定 - 技术选型：根据项目需求，选择合适的大模型和技术框架，确保技术选型的合理性。 - 架构设计：设计系统的整体架构，确保系统的可扩展性、可维护性和高性能。 - 数据处理策略：制定数据处理策略，确保数据的准确性和一致性，优化数据流和存储方案。 5. 项目管理和团队协作 - 需求分析：与业务部门紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案。 - 项目管理：跟踪项目进度，确保按时交付高质量的AI系统。 - 团队协作：与团队成员协作，分享知识和经验，推动团队整体技术水平的提升。