传音高级软件测试工程师（Memory方向）(J17106)

加入千问/夸克APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于：对话推荐、AI内容创作、内容消费，负责推荐系统的算法设计、优化及落地，通过精准的算法策略提升对话体验与内容分发效率，带动千问/夸克APP的DAU、AI生成内容（AIGC）、创作者生态等核心业务的增长。 1.算法设计与优化：利用前沿技术优化千问/夸克APP的对话推荐、消费和创作模块，全链路地优化包括召回模型、排序模型、多模态推荐、多目标、冷启动，探索等推荐算法和模块； 2.数据驱动迭代：基于用户行为数据、内容特征数据等，构建算法评估体系，通过AB测试等方式验证算法效果，持续迭代优化推荐策略，解决冷启动、多样性不足等实际业务问题。 3.特征工程与模型搭建：利用大模型构建千问/夸克用户的画像，参与内容特征、用户特征的挖掘与构建，结合场景需求选择或改进合适的推荐模型，提升模型预测精度与泛化能力。 4.系统协同与落地：与工程、产品、数据等团队协作，将算法方案转化为可落地的技术实现，保障推荐系统的高可用性、低延迟与稳定性，适配各场景的动态变化需求。 5.技术探索与沉淀：跟踪推荐算法、AI大模型在内容领域的应用动态，探索大模型与推荐系统结合的创新方向，沉淀算法研发经验与技术方案。

1. 参与AI网关的系统设计与实现， 独立完成相关模块的完整设计、开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性。 2. 参与AI网关的用户需求实现，主动组织、推动上下游团队的协作，按时保质地交付用户功能需求。 3. 参与AI网关的高可用能力构建，主动通过单元测试、功能测试、性能测试、容灾演练等持续提升自身负责模块的稳定性能力。 4. 参与AI网关的性能调优，关注网关领域的前沿技术发展趋势，结合网关实际场景落地持续提升网关的性能，打造高性能的企业级网关产品，例如多供应商模型之间的智能路由、 HTTP 3.0弱网环境应用等。 5. 参与AI网关的AI场景探索与落地，基于用户需求独自完成AI类插件的设计与开发工作，并保证功能交付的质量与稳定性。 6. 参与AI网关的开源项目 Higress 影响力和标准的构建，积极参与开源Higress社区的生态扩展以及 AIGC 的探索。

1、根据工作需要，参与项目前期的测试策略的制定和风险评估； 2、负责项目测试，制定测试策略、设计测试用例； 3、能够快速识别出一颗物料的质量，给其他部门提供数据支撑 4、完成对存储测试整体测试框架规划，涉及物料验证，文件系统测试，存储特性开发的测试等。 5、指导并确保测试工程师能够按时按质完成测试任务； 6、协调团队内部，开发与测试团队之间的相关工作； 7、对测试中发现的问题进行详细分析和准确定位，并能对产品提出优化方案。

1. 负责小爱同学相关功能模块的端到端测试及质量保障工作，深入参与需求/技术评审，制定覆盖功能、性能、稳定性、兼容性、安全隐私等全维度测试方案 2. 主导移动端专项测试（时延、流畅度、负载能力等）及行业级测试标准建设，开发定制化性能监控工具链，实现响应时延、CPU/Memory占用等关键指标的实时追踪 3. 推动测试工具平台化建设，主导自动化测试框架（Pytest/JUnit/Appium）二次开发与持续集成，构建高覆盖率的UI/API自动化测试体系 4. 搭建质量数据看板系统，通过SQL/BI平台实现质量指标可视化监控，建立质量风险预警体系 5. 探索前沿测试技术（精准测试、大模型测试、容器化测试等），推动测试方案在CI/CD流程中的深度应用