米哈游资深数据测试工程师（企业效能）

1.主要负责公司内部系统(主web)的测试工作，包括但不限于功能测试、接口测试； 2.熟悉所负责产品的需求，参与需求评审，发现并指出需求不合理点，及时跟进解决； 3.独立完成所负责产品的测试计划制定、用例编写、测试执行、bug跟踪及进度跟进； 4.总结经验、维护测试文档、编写测试报告、完成测试小结的编写及结果的分析，提升产品质量； 5.开发并维护接口自动化用例； 6.积极发现并推进解决项目中存在的风险，主动收集用户反馈问题、分析产生原因并推动解决。

飞书企业应用专注于泛财务领域。我们致力于建设基于大数据，搭建智能化、业财一体的财务中台，为互联网生态业务提供合规可控、效能卓越、业务洞察强的平台化能力，让经营者看清现状、预见未来。以技术中台的形式支撑财务税务，提供一站式产品能力，包括应收应付、发票、计税、付款，以及海量数据的清算、核算、报表、风控、分析。 欢迎对技术有孜孜追求的你，加入我们，一起探索和研究互联网时代的企业应用产品！ 1、深度参与业财一体化基础平台业务发展，提供的高效的质量交付; 2、深度参与产品研发项目，协同产品和研发团队高质量交付产品； 3、负责日常项目线下测试与线上质量分析，跟进质量问题、事故、专项优化等； 4、对整体质量进行分析，抽象专项优化点，推动相关方开展建设； 5、负责集成平台的专项建设，使用技术手段解决业务痛点、 难点问题，包括自动化、白盒测试、覆盖率等。

我们正在寻找具备深厚技术功底、前瞻性视野和丰富实战经验的DevOps平台工程专家，加入我们致力于构建智能化研发基础设施的核心团队。在这里，你将主导下一代AI驱动的CI/CD平台与智能运维系统的设计与落地，推动软件研发流程向自动化、可观测性、自愈能力和数据驱动决策全面进化。 作为团队的技术骨干，你将： 1. 设计并构建高可用、智能化的CI/CD平台 主导持续集成与持续交付系统的架构演进，支持大规模分布式研发协作；探索机器学习在构建失败预测、测试用例智能推荐、资源调度优化等场景的应用，显著提升交付效率与稳定性。 2. 打造企业级智能化运维（AIOps）体系 基于Python、Go等语言，构建自动化运维工具链与平台化能力，实现基础设施即代码（IaC）；引入异常检测、根因分析、故障传播图谱等AI算法，提升系统可观测性与故障响应速度，推动运维从“被动响应”向“主动预防”转变。 3. 构建全链路智能监控与自愈系统 设计并落地覆盖应用、服务、资源的端到端监控体系，集成Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry等主流技术栈；结合时序预测（LSTM、Prophet）、无监督异常检测（Isolation Forest、One-Class SVM）等模型，实现性能瓶颈预警、自动诊断与部分场景的闭环自愈。 4. 推动MLOps与DevOps深度融合 主导机器学习模型训练流水线（ML Pipeline）与模型服务化（Model Serving）平台建设，设计模型版本管理、A/B测试、流量灰度、监控告警与快速回滚机制，支撑AI能力高效、稳定地规模化落地。

1. 牵头组织材料（金属、高分子、复合材料、紧固件等）的物理、化学、力学性能测试与分析，包括拉伸、压缩、疲劳、硬度、冲击、热分析等实验； 2. 负责材料数据系统测试数据的录入、数据管理及外部三方实验室和供应商实验室的审核和认可； 3. 负责根据企业/行业标准（如ASTM、ISO、GB等）设计并执行测试方案，确保实验数据的准确性和可重复性，带领项目团队操作和维护实验室设备（如万能试验机、SEM、光谱仪、DSC/TGA等），确保设备正常运行； 4. 制定和优化材料专业测试标准，流程及实验室质量控制体系文件，跟踪行业新技术、新标准，持续推动实验室能力升级和试验标准方法创新； 5. 牵头分析测试数据，编制实验报告并提出改进建议，支持研发或生产部门优化材料性能，参与材料失效分析，定位问题根源并提供建议的解决方案。