千问千问事业部-测试开发专家(UC大阅读)-北京
任职要求
1. 3 年以上客户端测试开发经验,计算机基础扎实,精通 Java/Python/Go 至少一门语言; 2. 熟悉 Android/iOS 平台特性及常见质量痛点,具备移动端性能分析与问题定位能力; 3. 良好的系统分析能力,能独立完成复杂客户端问题的根因定位与闭环推进; 4. 有实际的自动化测试框架或效能工具开发经验,有 AI/大模型在测试领域的落地实践经验,理解 LLM 基本原理(Prompt Engineering、RAG、Agent 等); 5. 有外包团队…
工作职责
团队介绍 我们隶属于阿里 ATH 事业群-千问事业部-内容与智能营销事业部,承接UC浏览器与书旗小说两大核心业务,覆盖移动端(Android/iOS/鸿蒙)与桌面端全平台。质量保障体系成熟,团队正处于AI深度改造测试体系的起点阶段,创新空间广阔。 岗位职责: 1. 负责 UC 大阅读客户端质量保障,覆盖小说阅读、听书、书城等核心方向的 Android/iOS 端测试策略制定与交付; 2. 主导客户端性能测试体系建设,覆盖启动速度、内存、帧率、网络请求、页面渲染等关键指标的自动化采集与劣化监控; 3. 推动移动端测试左移与持续集成落地,优化客户端研发测试流程与质量标准; 4. 主导自动化测试框架与效能工具开发,推动 AI/大模型在移动端智能用例生成、APP自动化、问题智能定位等场景的落地应用; 5. 管理外包测试团队,负责任务分配、质量把控与能力培养。
团队介绍 我们隶属于阿里 ATH 事业群-千问事业部-内容与智能营销事业部,承接UC浏览器与书旗小说两大核心业务,覆盖移动端(Android/iOS/鸿蒙)与桌面端全平台。质量保障体系成熟,团队正处于AI深度改造测试体系的起点阶段,创新空间广阔。 在这里,你将获得: ● 测试技术双线成长: 业务质量保障锤炼实战能力,效能工具与AI应用开发拓展技术边界,挑战与成长并存; ● AI变革先锋机会:团队正处于AI改造测试全流程的起步阶段,从用例生成到智能分析,从Agent协作到自主测试,你的想法有机会从0到1落地; ● 顶级AI资源:大模型Token福利充足,AI编程工具自由使用,让AI成为你的超级生产力; ● 完善成长体系:新人专属导师一对一辅导,技术分享常态化,快速融入团队并找到自己的成长路径。 岗位职责: 1. 负责 UC 用户运营业务前后端质量保障,覆盖福利体系、用户权益中心、任务激励等核心模块的测试策略制定与交付; 2. 主导后端服务性能测试与容量评估,覆盖福利发放、权益核销等核心链路的压测与瓶颈分析; 3. 推动前后端接口自动化与持续集成落地,优化研发测试流程与质量标准; 4. 主导效能工具开发,推动 AI/大模型在智能用例生成、接口场景自动编排、异常日志分析等场景的落地应用; 5. 管理外包测试团队,负责任务分配、质量把控与能力培养。
1 负责Fintech风控领域的测试保障工作 2 负责金融风控体系的质量架构(通过不限于自动回归集合,大数据测试,模型测试,流量仿真等),主导构建并持续优化风控全生命周期全链路的质量保障体系 3 负责金融风控核心系统的高稳定性、高可用和安全性,制定可提升风控系统稳定性、可靠性、可恢复性的总体测试策略和落地。 4 通过前瞻性的思考、机制建设,规避风控全域质量风险。

1、负责并参与业务线测试工作,产品质量保障、测试技术、工具和平台创新,围绕业务建立体系化的质量保障方案; 2、精通服务端、客户端测试方法、设计和流程;洞察测试过程中的风险与效率问题,针对性的制定改进方案,持续改善; 3、通过工程技术手段(如自动化、流量回放、资损防控、混沌工程等),构建质量工程体系和保障策略,提升测试质量和效率; 4.负责所在方向持续交付的多级流水线落地,并根据质量效率指标对整个研发流程进行改进; 5.能在工作过程中持续的进行总结与分享;
1. 稳定性体系规划与落地(质量侧): 负责业务线整体生产安全与稳定性保障体系的建设。作为质量侧代表,与 SRE、业务研发团队紧密协同,制定并落地高可用架构标准。 从业务视角出发,定义稳定性衡量标准(SLA/SLO),并推动技术团队达成稳定性指标(如降低故障率、缩短 MTTR)。 2. 红蓝对抗与全链路演练(质量侧): 主导或参与常态化的红蓝对抗演练。负责设计高复杂度的业务故障场景(蓝军视角/导演视角),验证系统的容灾能力和团队的应急响应能力。 协同 SRE 建设故障注入平台,推动“以演代战”,确保应急预案的有效性和自动化执行率。 3. 变更风险管控: 建立严格的变更管控机制(发布红线、灰度策略、回滚机制)。 建设“变更防御”能力,利用自动化手段拦截高风险代码和配置进入生产环境,治理因变更导致的稳定性问题。 4. 线上巡检与业务核对(BCP): 建设分钟级的业务一致性核对系统,确保在系统未报错但业务逻辑异常(如资金损失、数据不一致)时能快速发现。 补齐监控盲区:不仅关注系统监控(CPU/内存等),更要补齐业务监控盲区。