深度求索测试开发工程师（北京/杭州）
任职要求
1.对前后端测试有系统的理解，有较强的分析设计能力； 2.有一定的业务逻辑测试、自动化测试…
工作职责
1.负责前后端（app双端及web端）的测试，协同产品和研发团队高质量交付产品； 2.参与产品系统建设，解决设计的可测性及保障系统的稳定性； 3.解决测试过程中的复杂技术问题，开发测试工具，提升测试效率。
1、负责 AI Agent 平台的测试体系建设，设计和实现用例自动生成、缺陷根因分析、测试执行编排等 Agent，打造智能化质量保障平台； 2、建立 LLM 应用的测试方法论和评估体系，应对非确定性输出的测试挑战，覆盖 Prompt、RAG、Function Calling、多轮对话等场景的专项测试； 3、深入理解复杂业务系统，设计有效的测试策略和自动化框架，参与全站架构升级中的可测性建设和稳定性保障，支撑千万级用户的业务质量； 4、探索 AI 驱动的测试新范式，沉淀 Agent 协作框架、智能测试工具、模型评估体系等技术方案，推动测试工程智能化转型。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。
1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。 2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。 3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。 4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。 5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。