小米测试工程师实习生-AI方向
任职要求
1.教育背景： 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业的硕士在读学生 2.技术能力： 熟悉Python编程，了解Shell/Linux基础命令； 掌握软件测试理论（如黑盒/白盒测试、自动化测试框架），有Selenium/Pytest/Jenkins等工具使用经验者优先； 3.加分项： 了解AI测试工具…
工作职责
1.参与AI系统（如机器学习模型、NLP/CV应用、大语言模型等）的质量保障工作，设计并执行测试用例； 2.针对AI模型特性，完成性能测试（如推理速度、资源占用）、效果测试（如准确率、召回率）及稳定性测试（如对抗样本鲁棒性、数据漂移检测）； 3.开发自动化测试脚本，搭建测试工具链，提升AI模型迭代效率； 4.分析测试结果，定位AI模型或数据问题，与算法/工程团队协作优化解决方案； 5.探索AI测试前沿技术（如模型可解释性测试、公平性评估等），推动测试流程标准化； 6.探索AI辅助测试落地测试项目。
1、参与快手基础平台 AI Infra 相关产品平台的建设，包括 Web 端应用，移动端适配； 2、根据产品、设计的需求，进行需求分析，在 Mentor 的指导下，产出技术方案，并与后端协作完成需求迭代； 3、对线上问题进行持续追踪，并从中得出一些优化监控、性能及体验提升等改进措施； 4、对产品提出改进建议以建立极致的用户感受，对项目提出改进建议以提高项目整体效率； 5、在项目中保持和产品经理、开发工程师、测试工程师、用户等积极有效沟通，推动需求、问题及时合理地解决，并保持总结问题。
1、负责消费医疗业务项目的需求分析、设计、编码和测试工作。 2、编写技术文档，包括设计文档、用户手册、技术总结等。 3、参与系统的设计和优化，保证系统稳定。
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！
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）。