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校招北京-AI测试开发工程师(J101055)
北京市 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- - 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息工程等相关专业优先，扎实掌握软件测试理论、全流程质量保障体系
- - 熟练掌握Python/Java/Go至少一门编程语言，具备扎实的自动化测试开发能力，有独立搭建、迭代测试框架、测试工具的实战经验，熟练运用Pytest、Selenium、JMeter等主流测试工具与框架
- - 具备大模型智能化测试落地经验，熟悉LLM大模型基础原理，掌握大模型用例生成、智能测试分析、模型效果评测、Prompt工程优化等实操能力，了解AI Agent测试、模型基准评测（Benchmark）、测试数据集搭建者优先
- - 具备良好的逻辑分析、问题排查能力和极强的质量意识，能够精准识别传统业务及AI应用场景的质量风险，擅长复盘测试问题、优化测试策略与流程
- - 熟悉接口、性能、功能自动化测试全流程，有全链路自动化测试落地经验，能够结合业务场景定制智能化测试方案，适配AI赋能的迭代测试需求
- - 具备良好的沟通协同能力、自主学习能力和技术创新意识，善于跟进AI测试前沿技术并落地转化，有AI测试、大模型质效优化、智能测试平台开发相关实习或项目经验者优先
岗位描述
【岗位职责】
- - 智能化测试框架与平台研发：负责迭代升级自动化测试框架，主导AI智能化测试平台的设计、开发与落地，融合大模型、AI Agent技术，实现测试任务自主编排、脚本自愈、用例复用，全面提升测试自动化率、迭代效率与业务覆盖率，支撑产品快速迭代
- - 全链路质量保障与AI专项测试：负责产品功能、接口、性能、兼容性全维度测试工作，同时承接大模型相关专项测试，包括模型输出准确性、逻辑推理能力、多轮对话一致性、内容安全性、鲁棒性及性能稳定性评测，保障AI赋能场景与核心业务的整体质量
- - 大模型测试能力落地与质效提优：深耕大模型在测试质效场景的落地应用，搭建智能化测试体系，实现基于大模型的需求解析、测试用例自动生成、测试数据智能构造、缺陷智能定位与根因分析、测试报告自动输出，解决传统测试重复性高、场景覆盖不全、问题排查低效等痛点
- - 协同研发与技术评审优化：深度参与产品需求评审、系统架构设计、代码评审及AI模型应用方案评审，结合业务场景与测试经验，针对业务逻辑、代码漏洞、大模型应用风险、测试薄弱点提出优化建议，前置规避质量风险，推动研发、测试、AI应用全流程协同提效
- - 质量体系建设与流程持续迭代：持续优化测试全流程规范，搭建适配AI智能化测试的质量度量体系，建立大模型测试资产库（评测数据集、专项用例、评测脚本、基准指标），沉淀标准化AI测试方案，持续迭代测试流程、工具与方法论，实现质量可量化、可追溯、可优化
- - 前沿技术调研与落地创新：跟进大模型、AI测试前沿技术，调研AIGC、智能评测、自动化故障注入等新技术在质量保障场景的应用，落地创新测试方案，持续提升团队测试智能化、自动化水平，打造高效智能的质量保障体系
【任职要求】
- - 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、信息工程等相关专业优先，扎实掌握软件测试理论、全流程质量保障体系
- - 熟练掌握Python/Java/Go至少一门编程语言，具备扎实的自动化测试开发能力，有独立搭建、迭代测试框架、测试工具的实战经验，熟练运用Pytest、Selenium、JMeter等主流测试工具与框架
- - 具备大模型智能化测试落地经验，熟悉LLM大模型基础原理，掌握大模型用例生成、智能测试分析、模型效果评测、Prompt工程优化等实操能力，了解AI Agent测试、模型基准评测（Benchmark）、测试数据集搭建者优先
- - 具备良好的逻辑分析、问题排查能力和极强的质量意识，能够精准识别传统业务及AI应用场景的质量风险，擅长复盘测试问题、优化测试策略与流程
- - 熟悉接口、性能、功能自动化测试全流程，有全链路自动化测试落地经验，能够结合业务场景定制智能化测试方案，适配AI赋能的迭代测试需求
- - 具备良好的沟通协同能力、自主学习能力和技术创新意识，善于跟进AI测试前沿技术并落地转化，有AI测试、大模型质效优化、智能测试平台开发相关实习或项目经验者优先
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该岗位可能会问的问题
基于 测试 岗位的常见面试问题整理
请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别
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1. 单元测试：测试单个函数/组件，mock 所有依赖，快但覆盖窄 2. 集成测试：测试多个模块协作，不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E：模拟真实用户操作，测试完整流程，慢但最接近真实 4. 测试金字塔：底层多（单元）、中层少（集成）、顶层极少（E2E）
如何设计一个接口的测试用例
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1. 正常用例：合法参数，预期正确返回 2. 边界值：空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例：非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限：无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能：大并发下的响应时间 6. 工具：Postman 手动 / pytest + requests 自动化
你做过的测试自动化项目是什么
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1. 项目场景：什么类型的项目（Web/API/App） 2. 技术栈：pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖：用例数、覆盖率提升 4. 难点：如动态元素定位、数据隔离 5. 成果：bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时
一个电商下单接口在双十一挂了，你作为测试如何提前发现这个问题
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1. 性能测试：JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划：预估峰值 QPS（去年 × 增长系数） 3. 全链路压测：模拟真实流量而非单接口 4. 监控：设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练：测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘：挂了之后的改进措施（如加缓存、加机器）
开发说「测试环境没问题，是生产环境的问题」，你怎么排查
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1. 不急着反驳，先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以，把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通：不是分锅，是找根因
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