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智能互联智能互联-智能化测试专家-杭州

社招全职3年以上技术类-质量保证地点:杭州状态:招聘

任职要求


1. 3-5 年测试工作经验,有大模型/音视频/图像算法/语音算法/基础设施质量工作背景,有服务端算法测试、白盒测试、性能测试、混沌工程测试经验。
2. 具有自然语言处理计算机视觉、语言大模型、多模态大模型大模型评测、AIGC等相关经验优先。
3. 熟悉Java/C/C++等至少一种编程语言,有一定SpringBoot后端开发经验,可以独立开发测试框架跟平台,有ShellRuby/PHP/Perl/Python等使用经验者优先;
4. 能够主导大型项目的整体测试工作,包括测试分析、测试用例落地、测试流程规范、测试进度管理、测试风险发现等。
5. 有自动化框架设计开发,自动化平台开发经验者优先,精通测试流程和测试用例设计方法,能主动进行技术钻研。
6. 具备良好沟通能力、团队合作技能,能承受一定压力,有大模型算法/图像算法/音视频算法落地硬件经验更佳。

工作职责


1. 负责智能互联图像算法测试,大模型算法评测,熟悉算法工程全链路评测,可以独立设计如图像处理算法(如目标检测、图像识别、OCR等)的评测方案,数据集,评测工程等,确保算法精度与性能符合需求。
2. 熟悉SpringBoot后端开发与集成,能使用独立开发接口完成对算法工程链路的压测,灌测,性能测试,参与产品线特色化的测试框架,测试工具和敏捷研发工具的研发,提升代码交付的质量和效率。
3. 主导项目全链路质量保障和风险识别工作,搭建质量技术保障体系、制定质量保障规范、推进测试工作执行。与项目中多角色、多合作团队形成积极有效的沟通和互动,驱动问题解决,保障交付质量。
3. 主动创新,通过技术手段解决质量保障工作中的复杂技术问题,提升测试效能、加深质量工作技术积累。
包括英文材料
大模型+
算法+
NLP+
OpenCV+
Java+
C+
C+++
Spring Boot+
后端开发+
Bash+
Ruby+
PHP+
Perl+
Python+
测试流程+
AIGC+
相关职位

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社招3年以上技术类-开发

1、负责自研网卡芯片的原型测试和样片测试,主导特性级的测试策略和测试方案输出,编写测试用例,带领合作方共同开发自动化测试代码。 2、投片前原型测试,基于产品需求,分解芯片需求,与芯片架构/设计/FW团队讨论,制定芯片验证策略、验证方案、测试用例,并带领合作方在原型环境上执行落地(包括功能/性能/可靠性等),保障芯片投片质量。 3、回片后样片测试,基于产品业务场景,联合业务团队和上层驱动,制定芯片解决方案的测试策略、验证方案、测试用例,并带领合作方在样片上执行落地(包括功能/性能/可靠性/性能调优等),支撑产品商业成功和竞争力达成。 4、负责网卡测试工具开发,自动化框架设计,基于Python或C语言开发关键模块的自动化测试代码。

更新于 2025-07-02
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社招5年以上技术类-开发

1.负责SSD产品测试策略、测试方案,测试用例,测试工具的定义和输出; 2.负责SSD产品软硬件调试,故障定位、性能调优、数据安全等相关测试和验证技术方案; 3.对标业界标杆,引入先进的测试方法。负责SSD相关测试和验证新技术的调研,预研和推广落地工作; 4.跟踪行业趋势,分析行业控制器/SSD产品,制定产品交付规格,给业务交付更具竞争力的产品; 5.自动化测试工具开发,建立或优化自动化测试平台或系统,支撑项目产品高效执行测试。

更新于 2025-05-29
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社招3年以上技术类-质量保证

构建面向智能计算时代的下一代AI质量保障体系,驱动专有云智算、大模型等核心AI产品的卓越质量交付,同时通过AI技术重塑软件测试范式,打造智能化、前瞻性的测试基础设施: 1、 负责专有云智算平台(含GPU资源调度、高性能存储/网络组件)、大模型服务产品的全链路质量体系建设 2、同时能够将AI技术深度融入软件测试全流程,通过AI技术驱动测试效率提升、质量优化和流程变革 3、主导AI测试工具研发、智能化测试体系建设,并为团队提供AI技术在测试领域的前沿解决方案。

更新于 2025-06-13
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社招5年以上云智能集团

一、职位描述 我们是一个专注于AI Coding方向的充满活力和创业精神的创新业务团队,致力于通过智能化代码生成和开发工具重新定义软件开发体验。随着AI Agent技术的快速发展,我们正在寻找优秀的AI Agent研发工程师加入团队,共同构建下一代智能编程助手和自主代码开发系统,一起在AI驱动的编程革命中创造历史! 二、岗位职责 ● AI产品质量保障体系构建:主导AI Coding产品(含Agent、模型服务等)的全生命周期质量保障,制定测试策略、设计测试方案与质量标准,推动研发流程优化; ● 效能提升与自动化:通过持续集成(CI/CD)、自动化测试平台及线上质量监控体系,提升团队测试效率与问题拦截能力; ● 复杂项目质量管控:主导中大型AI项目的质量保障,包括测试策略制定、流程优化、风险预警及质量复盘,确保关键节点交付质量; ● 技术驱动与协作:推动测试技术创新(如AI场景专项测试、自动化工具链),协同研发团队提升代码质量与交付效率。

更新于 2025-08-08