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面壁智能

测试工程师

地点:北京 薪资:薪资未公开 日期:2026-10-30

岗位摘要

负责智能体产品从模型层到产品层的全链路质量保障,设计并落地评测与测试方案;构建LLM/Agent评测体系,包括评测集构建、判定标准设计(LLM-as-a-Judge或规则+人工)、工具调用与多轮上下文的量化验证

岗位职责

  • 负责智能体产品从模型层到产品层的全链路质量保障,设计并落地评测与测试方案
  • 构建LLM/Agent评测体系,包括评测集构建、判定标准设计(LLM-as-a-Judge或规则+人工)、工具调用与多轮上下文的量化验证
  • 自研自动化测试框架与配套工具(Mock服务、数据构造、评测平台等),打通CI/CD质量门禁
  • 负责性能压测与异常容错测试,能读日志、看链路,将问题定位到模块级
  • 面向B端客户交付场景,对接客户交付与售后反馈链路,保障结果可控、过程可追溯、失败可兜底

任职要求

  • Python/Java/Go至少一门达到工程化水平,具备测试工具自研能力,能独立设计开发自动化测试框架,并根据流程瓶颈自主构建Mock服务、数据构造、评测平台等配套工具
  • 接口/UI/CLI自动化至少掌握两类,熟悉CI/CD
  • 有LLM/Agent评测方法论:评测集构建、判定标准设计(LLM-as-a-Judge或规则+人工)、工具调用与多轮上下文的量化验证
  • 熟悉性能压测与异常容错测试,能读日志、看链路,定位到模块级
  • 测试视角完整:既能对模型层能力(对话、工具调用、多轮上下文、任务链路)设计评测,也能承接产品层常规功能测试(交互逻辑、权限、数据一致性、异常边界、兼容性),不偏科于模型侧
  • 拥有2年以上测试开发/质量保障经验,在具备成熟质量体系的团队中完整参与过全流程实践,能清晰阐述流程规范、用例管理、缺陷闭环、发布准入各环节的作用机制,并具备依据团队规模与节奏进行裁剪取舍的判断力
  • 具备体系化的质量保障方法论,能明确质量门禁的设置依据、自动化的投入边界,以及资源受限条件下的优先级判定逻辑
  • 对AI时代的质量保障具备独立认知与实践:在输出非确定性场景下定义验收标准、评测集的构建与迭代机制、模型版本升级的回归策略、自动判定与人工标注的配比设计
  • 了解不同企业级AI产品的形态与特点(Agent、RAG、智能客服、流程自动化等)及其典型落地场景,理解B端客户对AI产品的核心质量诉求——结果可控、过程可追溯、失败可兜底,并能据此判断测试重点的优先级
  • 加分项:能独立搭建或改造CI/CD流水线(Jenkins/GitLab CI),具备质量门禁设计经验

加分项

  • 能独立搭建或改造 CI/CD 流水线(Jenkins/GitLab CI),具备质量门禁设计经验