腾讯测试开发工程师-AI软件测试方向
任职要求
1.本科及以上学历，计算机相关专业； 2.3年以上测试开发相关工作经验； 3.熟练掌握Python，具有自动化测试框架设计经验； 4.熟悉Linux/Unix操作系统，熟练使用Shell及常用命令行工具； 5.熟悉软件测试流程，能独立完成测试计划、用例设计及测试执行； 6.优秀的问题分析和定位能力，以及良好的质量意识； 7.具备自驱力，对提升测试效率有持续思考和推动能力。 加分项 1.熟悉芯片测试流程或有芯片测…
工作职责
1.负责AI软件产品（组件级）的测试工作，包括测试计划设计、用例开发、测试执行、bug分析及跟踪； 2.开发与维护自动化测试框架及用例，提升测试效率和质量； 3.深入分析测试过程中的问题，定位根本原因，推动问题解决； 4.持续优化测试流程、方法和工具，提升团队测试效能； 5.参与技术攻关，解决复杂测试问题，并积极推动测试技术创新。
1、全栈质量体系建设 • 面向 GPU 驱动层（CUDA 兼容性）、AI 编译器（MLIR 图优化）、高性能算子库（Conv/GEMM/Attention）、深度学习框架（PyTorch / vLLM 定制后端）、大模型及配套工具链（GPU Operator、Container Toolkit、Device Plugin、Profiling/SMI、GDB Debugger 等），设计并落地统一的质量标准与验证策略。 2、自动化与工程化能力建设 • 主导自动化测试框架与 CI/CD 回归体系开发，建立多维度质量门禁（Release Gate）； • 搭建可复现、可扩展的测试基线环境，支持多 OS、多驱动版本、多框架版本、单机与多机集群等复杂组合。 3、场景化系统验证 • 针对大模型训练与推理典型负载，开展稳定性、性能（吞吐/延迟）、精度（数值一致性）三位一体的系统级验证； • 通过问题复现、根因定位与数据分析，推动软硬件协同缺陷闭环与持续优化。 4、方法论与资产沉淀 • 提炼可复用的测试工具、用例库、诊断脚本与最佳实践，形成标准化测试方法论； • 赋能研发团队提升质量内建能力，加速 AI 软件栈高质量迭代。
职位描述 作为 AI 软件测试开发工程师，您将参与平头哥 AI 软件测试开发工作. 您将参与构建高覆盖率的测试体系，确保功能正确性、精度、性能优化和稳定性。设计自动化测试方案，并与开发团队紧密协作，推动产品质量持续提升。 主要职责: 参与 AI 芯片软件测试开发工作。 参与深度学习框架, 推理引擎软件测试方法设计、测试系统搭建和测试开发工作。 协同开发团队建立模型性能、精度验证机制和评价柝准。 使用Python等工具编写简单自动化测试脚本，辅助芯片测试流程。 协助搭建基础测试环境（如硬件接口配置、驱动安装）。 负责与开发团队、项目管理团队一起制定软件需求开发计划，并且制定对应的测试开发计划。
1.负责汽车嵌入式通信与路由模块的测试开发： a.CAN/LIN/ETH通信协议层测试； b.CAN-LIN/CAN-ETH/LIN-ETH路由测试； c.网络管理、系统服务等模块测试； 2.负责测试自动化平台的架构设计与开发，包括测试框架、配置工具、标准化方案； 3.负责AI辅助测试工具的开发与落地（测试脚本生成、报告分析、缺陷识别等）； 4.与开发工程师、产品Owner协作，理解需求和设计，转化为可执行的测试方案和用例；
* 负责企业级 AI Agent 产品的功能测试、自动化测试及质量保障，参与产品全生命周期测试工作； * 搭建和维护 Web UI 自动化测试框架，编写自动化测试脚本，持续提升自动化测试覆盖率和稳定性； * 建设 Agent 自动评测体系，设计评测数据集、评测用例及评测指标，持续评估模型、 Agent 效果，支持版本效果对比与质量分析； * 负责 API、Web 及 Agent 服务的性能测试，分析系统瓶颈并推动性能优化； * 参与测试平台、评测平台及相关测试工具的开发与维护，推动自动化测试、评测体系与 CI/CD 流程集成； * 熟练运用 Cursor、Claude Code 等 AI 开发工具提升测试研发效率，包括自动生成测试代码、测试数据、测试计划及缺陷分析报告，利用 AI 辅助日志分析、链路溯源、根因定位、失败复现以及 LLM-as-Judge 评测规则构建，持续推动测试智能化； * 负责测试体系建设及团队管理，制定测试规范和质量标准，推动团队技术成长与工程效能提升，保障测试工作的高质量交付。