蚂蚁金服蚂蚁集团-测试开发工程师(AI Native)-财富
任职要求
1. 计算机相关专业本科及以上学历,1年以上质量保障 / 测试开发 / 测试工程相关经验,有复杂业务系统质量保障经验者优先; 2. 具备扎实的软件测试方法论,精通测试用例设计、接口测试、集成测试、回归测试、性能测试等,有白盒测试、灰盒测试经验者优先; 3. 熟悉 Java / Python 等至少一种主流编程语言,具备较强的代码阅读与问题排查能力;熟悉 Linux 操作系统,具备日志分析、问题定位和脚本编写能力; 4. 对服务端架构、接口设计、数据一致性、分布式系统有深入理解,能够深入参与需求分析与技术方案评审,从质量视角驱动架构与方案优化; 5. 有金融、证券、黄金、支付、交易等复杂业务系统质量保障经验者优先,理解金融级系统的高可用、强一致、低时延等质量要求; 6. AI能力要求(重点): ○ 对大语言模型、多 …
工作职责
1. 参与财富证券、黄金等核心业务质量保障体系建设,围绕行情、交易、用户服务等核心链路,负责复杂业务系统的质量策略制定、测试架构设计与质量风险治理,保障财富业务的高质量持续交付; 2. 主导 AI Native 测试范式落地,将大语言模型、多 Agent 工程体系应用于测分用例生成、接口自动化、端到端验证、质量风险评估等场景,构建可复现、可自动化、可持续优化的智能测试与评测体系; 3. 参与财富证券、黄金等领域 AI 能力建设,包括领域 Agent、Context 工程、Knowledge 沉淀、Skill 编排等组织级 AI 资产建设,将业务知识、测试经验、质量规则结构化沉淀为可复用的领域工程资产,推动研发与测试模式持续升级; 4. 主导 AI 评测与 AITesting 能力建设,围绕大模型应用、Agent 工作流、智能测试链路等场景,设计评测指标、构建评测集、落地自动化评测,并基于评测结果驱动模型与工具链的持续优化闭环; 5. 参与质量工程平台建设,包括测试平台、自动化框架、质量看板、数据校验、线上防线等工程能力建设,持续提升测试效率、覆盖率和问题发现能力; 6. 与产品、研发、算法、测试、运营等团队深度协作,以业务目标为导向,推动复杂业务的端到端质量闭环,参与需求分析和技术方案评审,持续提升产品价值与用户体验; 7. 持续关注大语言模型、多 Agent、AI Engineering 等前沿技术,结合财富业务场景探索创新应用,推动 AI 技术在质量保障领域的规模化落地,并将最佳实践沉淀反哺团队。
1.负责AI软件产品(组件级)的测试工作,包括测试计划设计、用例开发、测试执行、bug分析及跟踪; 2.开发与维护自动化测试框架及用例,提升测试效率和质量; 3.深入分析测试过程中的问题,定位根本原因,推动问题解决; 4.持续优化测试流程、方法和工具,提升团队测试效能; 5.参与技术攻关,解决复杂测试问题,并积极推动测试技术创新。

* 负责企业级 AI Agent 产品的功能测试、自动化测试及质量保障,参与产品全生命周期测试工作; * 搭建和维护 Web UI 自动化测试框架,编写自动化测试脚本,持续提升自动化测试覆盖率和稳定性; * 建设 Agent 自动评测体系,设计评测数据集、评测用例及评测指标,持续评估模型、 Agent 效果,支持版本效果对比与质量分析; * 负责 API、Web 及 Agent 服务的性能测试,分析系统瓶颈并推动性能优化; * 参与测试平台、评测平台及相关测试工具的开发与维护,推动自动化测试、评测体系与 CI/CD 流程集成; * 熟练运用 Cursor、Claude Code 等 AI 开发工具提升测试研发效率,包括自动生成测试代码、测试数据、测试计划及缺陷分析报告,利用 AI 辅助日志分析、链路溯源、根因定位、失败复现以及 LLM-as-Judge 评测规则构建,持续推动测试智能化; * 负责测试体系建设及团队管理,制定测试规范和质量标准,推动团队技术成长与工程效能提升,保障测试工作的高质量交付。
负责视频内容平台核心业务的质量保障,从 0 到 1 搭建 AI 驱动的测试工作流; 建设用例智能生成能力,搭建接口与 E2E 自动化,用大模型辅助用例编写、评审与维护,提升采纳率和覆盖率; 开发测试提效工具(造数、Mock、结果比对、质量报告等),沉淀 AI 测试方法论与规范。