阿里云阿里云智能-终端智能创新业务 AIOS系统测试开发高级专家-杭州/上海/北京/深圳
任职要求
1. 深入理解Android系统架构（Framework/HAL/虚拟化），熟悉 CTS/VTS/GTS 体系，精通移动端应用自动化测试框架及性能/兼容性测试； 2. 理解AI Agent/LLM 产品的测试挑战，熟悉主流评估框架（LLM-as-a-Judge 等），有AI产品评测经验者优先； 3. 本科及以上学历，计算机、软件、电子工程、人工智能等相关专业，8年以上软件测试或研发经验，其中3年以上团队管理…
工作职责
1. 负责新一代AI驱动的PC产品质量保证工作与团队建设，主导质量团队的组织架构设计、人才梯队培养及绩效管理，打造一支具备系统底层、应用上层及 AI 评测能力的复合型质量团队，对最终产品交付质量与用户体验负责； 2. 构建覆盖“安卓系统-上层应用-AI Agent"的全链路质量保证体系。主导跨域质量架构设计，解决终端稳定性兼容性、云边端协同、分布式系统一致性、AI非确定性输出等复杂质量挑战，制定统一的质量门禁与发布准出标准，确保端到端交付质量； 3. 引领测试技术的智能化转型，探索"AI for Testing"与"Testing for AI"双轮驱动模式。一方面将 AI 能力融入自动化测试、用例生成、缺陷分析等环节提升效能；另一方面建立针对 AI Agent/LLM 产品的专项评估体系（如准确性、安全性、幻觉检测），解决非确定性输出的质量挑战，保持行业技术领先性； 4. 主导测试能力平台化与服务化建设，构建系统级、应用级、服务端及 AI 评估的自动化用例库。推动质量能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点。打造自助式质量验证平台，赋能研发、运维及合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立多维度的质量度量体系，结合线上监控、灰度发布数据及用户反馈，驱动质量问题的根因分析与持续改进闭环，对线上重大质量事故负责，建立快速响应与防御机制，保障业务连续性。
1. 负责新一代AI驱动的PC产品质量保证工作与团队建设，主导质量团队的组织架构设计、人才梯队培养及绩效管理，打造一支具备系统底层、应用上层及 AI 评测能力的复合型质量团队，对最终产品交付质量与用户体验负责； 2. 构建覆盖“安卓系统-上层应用-AI Agent"的全链路质量保证体系。主导跨域质量架构设计，解决终端稳定性兼容性、云边端协同、分布式系统一致性、AI非确定性输出等复杂质量挑战，制定统一的质量门禁与发布准出标准，确保端到端交付质量； 3. 引领测试技术的智能化转型，探索"AI for Testing"与"Testing for AI"双轮驱动模式。一方面将 AI 能力融入自动化测试、用例生成、缺陷分析等环节提升效能；另一方面建立针对 AI Agent/LLM 产品的专项评估体系（如准确性、安全性、幻觉检测），解决非确定性输出的质量挑战，保持行业技术领先性； 4. 主导测试能力平台化与服务化建设，构建系统级、应用级、服务端及 AI 评估的自动化用例库。推动质量能力与 CI/CD 流水线深度集成，实现代码变更的自动化质量卡点。打造自助式质量验证平台，赋能研发、运维及合作伙伴，降低质量验证门槛，提升整体交付效率； 5. 建立多维度的质量度量体系，结合线上监控、灰度发布数据及用户反馈，驱动质量问题的根因分析与持续改进闭环，对线上重大质量事故负责，建立快速响应与防御机制，保障业务连续性。
1、公司全场景智能搜索业务，通过搜索算法/技术，提升用户体验核心指标； 2、负责Query引导模式挖掘，通过前沿的NLP,NLG等算法手段，深挖用户Query表达交互规律； 3、结合业务需求，对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引，提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势，对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。
方向一： 客户端平台：iOS/Android 方向二： 1.客户端基础框架的定制、开发、优化。 2.Web技术研发，移动端跨端动态技术研发，包括生态语言、渲染技术 方向三： 1.面向支付宝客户端iOS/Android平台的智能化基础设施建设，赋能端内各业务场景； 2.负责端侧计算引擎的架构设计与开发，增强对用户的理解； 3.负责端云共享学习、在线学习等领域的技术体系建设； 4.负责终端大模型框架与应用落地 5.强烈责任心和团队合作精神，乐于探索未知领域。
1、嵌入式AI系统开发： • 负责RTOS系统平台上多模态AI终端产品的研发，包括方案评估、软件架构设计、核心功能模块（如人脸/手势识别、行为分析）开发与部署； • 主导端侧AI模型轻量化、跨平台推理框架适配（TensorFlow Lite/MNN/NCNN）及NPU芯片的性能优化（如内存、功耗、实时性）； • 结合硬件特性设计轻量化模型架构，完成从算法训练到嵌入式端侧部署的全链路开发。 2、多模态算法工程化： • 优化计算机视觉算法在嵌入式设备（IoT/AR硬件/AI机器人）的落地效果，解决低算力、高延迟、多干扰场景下的工程挑战； • 开发芯片算子库适配方案，参与芯片选型、AI工具链优化及端云协同架构设计； • 探索多模态交互（视觉+语音+传感器）在智能终端的创新应用，如AI玩偶、陪伴机器人等。 3、跨团队协作与交付： • 与芯片厂商、算法团队、硬件团队协同开发，主导端侧SDK集成及性能调优，确保产品按时交付； • 支持产品量产落地，保障系统稳定性与用户体验。