阿里巴巴AI测试开发工程师
任职要求
ꔷ 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业； ꔷ 熟练掌握 Python/Java/Go 等至少一种编程语言； ꔷ 熟悉软件研发流程，掌握软件测试理论和方法，有设计和开发测试工具和自动化测试框架的能力； ꔷ 对AIGC、AI评测方向有一定了解或实战经验，对AI、大模型与质量结合领域有热情兴趣； ꔷ 学习能力强，对AI技术趋势敏感，能快速学习并实践创新方案，快速融入环境 加分项； ꔷ 有AI相关项目或大模型使用、模型训练相关经验； ꔷ 有LLM应用开发或测试经验。
工作职责
ꔷ 负责淘天相关应用平台产品的质量保障，包括产品、性能测试、压力测试、容灾演练等； ꔷ 参与设计并开发AI驱动的测试全流程优化，运用AI技术对测试需求进行拆解&分析、用例设计、自动化、执行监控、结果分析、调优等AI相关测试框架、工具、平台建设； ꔷ 探索大语言模型（LLM）在测试领域的应用，例如测试用例生成、数据生成、AI评测、智能校验等场景； ꔷ 与研发、运维、产品等团队紧密合作，推动质量保障工作的落地和优化，沉淀AI测试方法论，通过技术分享、工具推广等。
1、负责AI产品的客户端/服务端质量保障工作，与产品研发团队配合，完成不同应用场景下的算法评测工作； 2、探索创新型模型评测方法，训练评测模型等； 3、分析业务产品需求、技术方案，负责测试场景和测试用例的设计，制定合理高效的测试方案； 4、独立搭建并维护测试环境，执行测试用例，输出测试报告等相关文档，保证业务产品质量和进度； 5、发现、定位、跟踪产品缺陷，协同研发工程师快速解决问题； 6、构建AI产品的质量体系，对过程中的痛点难点提出改进方案，对生命周期的各个阶段的质量进行全面把控，并通过开发测试工具平台，提高测试工作效率。
团队介绍：飞书技术中台是围绕字节跳动飞书产品矩阵所建设的研发团队，一方面助力业务进行AI、搜索等相关前沿技术探索，同时提供安全、数据、架构等基础服务支撑；另一方面也致力于打造行业领先的开放平台、交付（包含私有化）工具平台。以技术为驱动，提升企业内外部的资源利用率、协作效率和创造力。 1、负责飞书知识问答等企业级AI应用质量保障，内容包括但不限于AI产品测试、稳定性、自动化； 2、深入业务主动挖掘产品品质、算法效果、用户体验问题，构建完备的质量防控体系； 3、挖掘质量和效率相关问题，分析并提出明确的改进意见，推动改进落地，提升研发质量和效率； 4、探索大模型时代AI应用质量保障方案，构建符合AI业务特性的质量保障体系。
1、负责AI技术深度应用软件测试或者系统稳定性测试，包括性能测试、压力测试、容灾演练等； 2、AI驱动的测试全流程优化，运用AI技术重构测试需求分析、用例设计、自动化、执行监控、缺陷预测及结果分析等环节，开发基于AI的自动化测试框架与工具，实现测试脚本智能生成、测试用例自适应推荐、异常场景自动挖掘等能力，探索大语言模型（LLM）在测试领域的应用，例如需求解析、测试数据生成、日志分析等场景； 3、自动化测试体系构建，设计并落地高可用、可扩展的自动化测试框架，整合AI能力提升测试覆盖率和执行效率，主导复杂系统的自动化测试策略，解决稳定性、数据构造等难点问题； 4、稳定性保障，负责系统稳定性测试，包括性能测试、压力测试、容灾演练等，确保系统在高并发、异常场景下的稳定性，设计并实施稳定性测试方案，识别系统瓶颈和潜在风险，推动研发团队优化系统架构，监控生产环境稳定性，分析故障根因，制定并落地改进措施； 5、技术探索与创新，跟踪AI测试领域前沿技术（如AI模糊测试、智能监控、自动化修复），推动技术预研与落地，通过数据建模与分析，构建测试质量评估体系，量化AI提效成果并持续优化； 6、团队赋能与协作，与研发、运维、产品等团队紧密合作，推动质量保障工作的落地和优化，沉淀AI测试方法论，通过技术分享、工具推广提升团队整体技术水平。
阿里云持续推进AI 技术深化战略布局， 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此，我们正积极招募优秀人才： 每一个产品背后是我们对完美的坚持！ 1、云服务、AI算法等测试方法的创新， 2、自动化、无人值守、故障演练等测试产品的发展， 3、用例生成、导购测试、资损防控等AI测试的探索。 来吧，加入我们吧！一起做新时代下世界领先的技术质量人！