阿里巴巴阿里国际站-AI测试工程师-买家测试团队

1. 负责阿里巴巴买家业务搜索相关AI产品的测试。 2.具备较强的业务测试分析能力，能够针对业务制定有效测试策略，并不断优化测试流程来提升风险拦截能力。 3.负责对应业务域的质量基建，包括自动化、稳定性等，解决可测性问题及保障系统稳定性； 4.能够对业务及系统特点，灵活创新测试工具，提升研发效能及质量。

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，致力于服务全球消费者，并触达全球中小企业买家。我们希望利用AI技术让每个人都能够轻松、便捷地享受全球优质的商品和服务，推动商业活动更加高效、可持续，为社会未来的发展带来更多可能性。 我们提供涵盖商品智能、商家服务、供应链优化、跨境物流、搜索推荐引擎、用户增长、金融服务、客户体验、AI 基础设施、企业数智化、全球云及高可用架构、研发效能等技术领域，实习生可跨多个技术域实践，深度参与多场景技术攻坚，探索你想选择的职业发展方向； 在这里，你将和我们一起，采用领先的数字化及人工智能等技术持续解决商业活动中的现实问题，创造技术价值，为消费者带来更加美好的体验！欢迎加入我们！ 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与基础软件的设计、开发和维护，如分布式文件系统、缓存系统、Key/Value 存储系统、数据库、Linux 操作系统等，探索 AI 在系统调优中的应用（如通过机器学习预测热点数据提升缓存命中率）； 2、参与国际电商系统及基础设施的核心模块开发，集成 AI 模型服务，为公司产品提供强有力的后台支持，设计并实施最强大的解决方案； 3、参与产品的开发和维护，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作，能够通过 AI 工具提升开发效率； 4、参与海量数据处理和开发，使用Java/SQL/Python开发 ETL 流程，结合大模型实现数据清洗与特征工程自动化（如利用大模型生成 SQL 查询模板）； 5、参与项目为用户提供丰富而有价值的桌面或无线软件产品，能够探索 AI 在业务场景的落地应用（如大模型在供应链定价、销量计划、库存、履约等复杂场景的智能洞察和协同，基于大模型的个性化推荐系统，交互式智能导购，需求预测模型部署，异常检测算法实现等）。

1、AI模块测试支持：与内部产业合作团队（如机器人、知识库等）紧密协作，深入了解其对AI模块的需求，负责AI模块的测试工作（30%） 2、技术方案设计与把关：负责AI测试技术方案的设计与审核，承担测试SE角色，确保测试方案的科学性与可行性。指导组内测试工程师完成具体测试执行工作，推动测试流程的高效实施（30%） 3、大模型评估与优化：使用LLM-Judge或其他评估工具，对大语言模型进行质量评估，提出优化建议。结合技术需求，探索并应用先进的测试方法，提升模型的性能与稳定性（20%）4、自动化测试开发：设计并开发自动化测试脚本，提升测试效率与覆盖率。持续优化测试工具与流程，推动测试自动化的落地与完善（20%）

1. AI模块测试支持：参与物联网团队AI模块(如AI节能、AI大脑、智能助手)的测试工作，深入了解AI模块的测试需求，参与制定测试方案和策略，执行测试并做好测试交付； 2. 测试效能提升：使用AI工具辅助测试，结合cursor、飞书等工具提升测试效能；持续优化测试工具与流程，推动测试自动化的落地与完善。