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实习AI Agent研发质量效能工程实习生-飞书
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先
- 熟练使用至少一种AI编程工具，能够将AI能力应用于自动化验证、评测脚本开发、问题分析与质量效率优化等场景
- 具备基础的编程能力，至少熟悉一门常用开发语言
- 具备扎实的计算机基础知识，了解网络通信基础，包括TCP/IP、HTTP等常见协议
- 对AI产品质量、自动化验证、评测体系或工程效率方向有兴趣，理解除“结果是否正确”之外，还需要关注“过程是否可控、系统是否稳定、反馈是否高效”
- 有脚本开发、工具开发或工程实践经验者优先；了解常见的自动化方法、数据驱动验证思路或持续集成流程，有质量工具、评测平台、自动化流程或工程效率建设经验者优先；了解常见算法评测方法与客观评估指标，有大模型、搜索、NLP、语音、多模态等相关评测经验者优先。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：飞书是AI时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的AI能力，助力企业能增长，有巧降。
从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。
- 1、参与飞书AI Harness质量系统的构建与演进，围绕服务端、Web端、移动端及AI相关能力，建设面向真实业务场景的自动化验证、评测执行、结果分析与质量闭环能力；
- 2、参与团队AI质量体系与工程体系建设，包括但不限于：自动化评测、流程验证、持续集成、上线准入与质量门禁等；
- 3、面向AI场景设计质量方案，覆盖结果质量、过程质量与系统稳定性，提升问题发现效率与质量反馈速度；
- 4、参与线上问题追踪、归因分析与质量数据建设，推动问题从发现、定位到修复验证的闭环提效；
- 5、参与通用质量工具、评测脚本与效率平台建设，提升团队在复杂业务和AI场景下的验证效率。
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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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