滴滴测试开发专家工程师(稳定性方向)(JR2026010700S)
任职要求
1. 经验背景： 5年以上互联网大厂测试开发、SRE 或 技术风险管理经验。有大型分布式系统、高并发业务（如电商大促、支付交易）的稳定性保障经验者优先。
2. 技术栈： 深入理解 Java/Go 等主流后…工作职责
1. 稳定性体系规划与落地（质量侧）： 负责业务线整体生产安全与稳定性保障体系的建设。作为质量侧代表，与 SRE、业务研发团队紧密协同，制定并落地高可用架构标准。 从业务视角出发，定义稳定性衡量标准（SLA/SLO），并推动技术团队达成稳定性指标（如降低故障率、缩短 MTTR）。 2. 红蓝对抗与全链路演练(质量侧)： 主导或参与常态化的红蓝对抗演练。负责设计高复杂度的业务故障场景（蓝军视角/导演视角），验证系统的容灾能力和团队的应急响应能力。 协同 SRE 建设故障注入平台，推动“以演代战”，确保应急预案的有效性和自动化执行率。 3. 变更风险管控： 建立严格的变更管控机制（发布红线、灰度策略、回滚机制）。 建设“变更防御”能力，利用自动化手段拦截高风险代码和配置进入生产环境，治理因变更导致的稳定性问题。 4. 线上巡检与业务核对（BCP）： 建设分钟级的业务一致性核对系统，确保在系统未报错但业务逻辑异常（如资金损失、数据不一致）时能快速发现。 补齐监控盲区：不仅关注系统监控（CPU/内存等），更要补齐业务监控盲区。
1、构建AI模型和产品相关的质量保障体系； 2、深入理解业务需求和AI应用场景，参与需求评审，识别风险点和测试重点，设计测试策略和测试用例； 3、持续优化测试策略和流程，沉淀测试方法、工具和平台，提高整体测试效率和质量； 4、跟踪线上质量问题，进行问题复现和根因定位，推动线上问题解决； 5、与产品、研发团队紧密合作，保障AI产品全链路质量。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。