快手模型测试分析工程师-【可灵AI】
任职要求
1、计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历;具备1-3年软件测试和数据分析经验; 2、熟悉软件测试理论、方法和流程;掌握至少一种编程语言(如Python、Java)以支持自动化测试; 3、熟悉常用测试工具(如Selenium、JMeter)和缺陷管理工具(如JIRA);了解并熟练掌握CI/CD流程,熟悉相关工具和平台型产品评测体系建设;有大规模的数据分析和并行化产品的测试经验优先; 4、具有较强的数据分析和挖掘能力,熟悉常见的数据分析技巧和工具。有大模型或者AI产品的数据分析背景优先; 5、具备较强的沟通能力和团队协作能力,能够在高压力下协同各方完成既定工作; 6、具有较强的学习能力,对当前主流的深度学习算法有经验优先。
工作职责
1、负责可灵AI数据侧从模型效果出发,对各种数据源中收集、处理和分析数据,以提取有价值的信息、洞察力和趋势,以支持数据驱动的决策过程; -模型分析和评测:分析数据对模型带来的效果,通过多角度的数据分析验证数据的模型下效果; -评测能力建设和结果呈现:建设系统化的数据分析的平台和工具,完善AI模型分析的链路和机制;按时按量输出高质量的数据分析和反馈报告,支撑数据决策; -质量改进和文档管理: 参与需求评审和设计评审,提前发现潜在问题,提供质量改进建议;编写和维护分析相关文档,如分析报告、模型说明等。 2、负责可灵AI数据平台的质量保证工作,确保平台的功能、性能和稳定性达到预期标准。通过测试计划制定、执行和优化,提升平台的整体质量和用户体验; -测试计划与设计:根据AI数据平台的需求和技术文档,制定详细的测试计划和测试用例;设计功能测试、性能测试、兼容性测试等多种测试方案; -测试执行和缺陷管理:设计数据平台侧通用测试用例,设计并执行自动化的手动测试和自动化测试,确保平台功能符合预期;发现并报告平台及相关软件的缺陷,跟踪问题的修复进度; -质量改进和文档管理:参与需求评审和设计评审,提前发现潜在问题;提供质量改进建议,优化测试流程和工具;编写和维护测试相关文档,如测试计划、测试报告等。
负责可灵AI的多源数据,线上用户反馈数据采集,挖掘和分析。通过数据挖掘、统计分析和可视化工具,完善可灵AI数据闭环链路,为可灵AI的数据侧提供战略决策和业务优化提供数据支持。 1、数据pipeline构建:负责视频生成大模型的训练数据构建与管理,参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源,设计有效的数据分布策略,支持模型的持续迭代; 2、数据分布分析:对模型训练数据分布进行详细分析,识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供数据分布的可视化报告及改进建议,确保模型训练数据覆盖目标场景和多样性需求; 3、用户数据分析:分析用户交互数据,评估视频生成效果与用户满意度,提取用户反馈中的数据优化方向。构建用户行为分析模型,探索用户需求变化并为模型优化提供参考; 4、优化模型生成效果:构建数据飞轮。通过数据驱动的方法优化视频生成大模型效果,结合A/B测试等手段验证调整效果。与算法工程师合作,制定数据调整与扩展策略,提升模型在真实场景中的生成能力。
1、数据pipeline建设:负责视频生成大模型的训练数据构建与管理,参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源,设计有效的数据分布策略,支持模型的持续迭代; 2、数据分布分析:对模型训练数据分布进行详细分析,识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供数据分布的可视化报告及改进建议,确保模型训练数据覆盖目标场景和多样性需求; 3、用户数据分析:分析用户交互数据,评估视频生成效果与用户满意度,提取用户反馈中的数据优化方向。构建用户行为分析模型,探索用户需求变化并为模型优化提供参考; 4、优化模型生成效果:构建数据飞轮。通过数据驱动的方法优化视频生成大模型效果,结合A/B测试等手段验证调整效果。与算法工程师合作,制定数据调整与扩展策略,提升模型在真实场景中的生成能力。
随本地生活业务多场景AI落地,构建AIGC、B/C端等智能服务的数据飞轮,主要工作涉及: 1. 用户数据分析和策略制定:分析用户交互数据和转化数据,评估不同商品和不同视频内容下用户的转化情况,制定选品、价格和内容优化策略; 2. 优化模型生成效果:负责模型训练数据构建与管理,参与数据筛选、标注及评测体系构建工作。分析和挖掘现有数据资源,通过数据驱动的方法优化,结合A/B测试等手段验证调整效果。