中国平安
AI测试开发专家
AI测试开发专家
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
模型评估
自动化测试
多模态
提示词工程
AI Agent
大模型评测
平安好医生
AI 估算 · 25k–45k
深圳AI测试专家岗，平安大厂稳定，技能要求高（AI Agent、大模型），市场竞争力强，薪资面议但预计中高位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安好医生AI智能体应用（如平安芯医、安主任）的质量保障，构建端到端评测体系，并利用大模型驱动自动化测试平台
需要深入理解LangChain框架和AI Agent技术栈，设计多维度评测方案，同时参与全流程质量保障和跨团队协作
适合具备5年以上测试经验、聚焦AI应用测试的高级专家
最低要求
一、专业背景
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
具备5年以上软件测试经验，其中至少2-3年聚焦于AI类应用（如对话机器人、Agent等）的测试或评测工作
二、AI智能体评测能力
深入理解AI Agent相关技术栈，熟悉LangChain/LangSmith等框架原理，具备Agent流程设计、评估系统构建、工具开发等工程实践经验
具备构建端到端Agent评测体系的能力，能从多维度、多指标全面评估Agent行为质量，为后续优化提供数据支持和决策依据
扎实的提示词工程（Prompt Engineering）能力，能设计高质量评测提示词以验证模型行为的稳定性和安全性
三、算法与大模型评测能力
理解机器学习基础原理，熟悉常见模型评估指标（准确率、召回率、F1、BLEU、ROUGE等），具备模型效果评测与模型版本验证的工程化经验
对大模型原理（预训练、精调SFT、RAG等）有深入理解，精通大模型评测方法论，有评测基准数据集的接入与使用经验
工作职责
一、AI智能体（Agent）专项评测体系构建
负责平安好医生AI智能体应用（如平安芯医、安主任等）的端到端质量保障，基于LangChain框架设计Agent评测方案，覆盖任务规划、工具调用、记忆管理、多轮对话上下文连贯性等核心维度
二、AI驱动的自动化效能平台研发
深入探索并落地大模型（LLM）与AI Agent在接口测试、Web自动化、移动端自动化领域的创新应用，将测试领域的经验与核心知识封装为Skill能力，打造端到端智能自动化解决方案，显著提升研发质量和交付效率
三、大模型与算法评测体系建设
深入理解平安好医生自研“平安医博通”多模态大模型，制定面向医疗垂直领域的多维度评测方案，涵盖功能性、语义理解准确性、鲁棒性及模型安全等维度
四、全流程质量保障
参与AI产品核心需求的架构评审，承担关键链路的功能、接口、高可用及稳定性测试，设计端到端全链路质量解决方案
五、跨团队协作与质量文化
深度协同产品、研发、算法及医学专家团队，推进质量前置，参与需求与技术方案评审，从测试角度规避潜在风险
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与AI Agent前沿技术实践，积累LangChain、大模型评测等稀缺技能
- 平安大厂平台稳定，医疗AI赛道前景广阔，社会价值高
- 有机会构建自动化效能平台，技术成就感强
- AI Agent评测标准尚不成熟，需要较强的创新和探索能力
- 跨团队协作频繁，需与多方沟通，对综合能力要求高
- 适合具备丰富测试经验、对AI技术有浓厚兴趣、愿意在医疗AI质量领域深耕的技术专家
缺点 / 挑战
- 医疗领域对准确性和安全性要求极高，质量保障压力大
角色解读
- 向AI质量架构师方向发展，主导大型AI产品的质量体系设计
- 横向拓展至算法评测或AI平台研发领域，成为AI测试专家
- 在平安体系内可晋升至测试管理岗位（如测试经理、质量总监）
- 构建AI智能体（Agent）的端到端评测体系，包括任务规划、工具调用、多轮对话等维度
- 研发AI驱动的自动化测试平台，将测试经验封装为Skill能力，提升测试效率
- 参与AI产品全流程质量保障，包括功能、接口、高可用测试及架构评审
- 精通LangChain/LangSmith等AI Agent框架，具备评测体系构建经验
- 扎实的提示词工程能力，能设计高质量评测提示词
- 熟悉机器学习评估指标（准确率、召回率、F1等），理解大模型原理（SFT、RAG等）
申请策略
- 在面试中展示对AI Agent质量挑战的深刻理解，提出创新评测思路
- 关注平安好医生的技术博客或公开演讲，了解团队技术方向
- 突出AI Agent测试或评测项目经验，特别是基于LangChain的实践
- 展示大模型评测方法论和实际案例，如评测指标、基准数据集使用
- 强调自动化测试平台开发经验，尤其是AI驱动的创新方案
- 深入学习LangChain/LangSmith框架，动手构建Agent Demo
- 补充医疗领域知识，了解平安好医生产品线
- 练习编写高质量评测Prompt，掌握模型行为分析技巧
面试指南
- 结构化的STAR方法：从情境、任务、行动、结果四方面展开
- 强调评估维度：功能正确性、稳定性、安全性、体验流畅度
- 结合定量指标和定性分析，展示数据驱动思维
- 如何设计一个AI Agent的端到端评测方案？请举例说明
- 你如何评估大模型的语义理解准确性和鲁棒性？
- 描述一个你使用LangChain构建Agent评测工具的经历
- 在医疗AI场景下，如何保证测试覆盖模型安全维度？
- 请谈谈你如何将测试经验封装为自动化平台能力？
匹配度报告
70
综合匹配度
平安医疗AI测试专家岗，技术前沿、发展空间大，但办公方式偏传统、WLB未知。
适合人群
适合追求技术成长和前沿领域探索的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
薪资面议，但平安作为上市公司提供稳定薪酬和福利，补偿性中等偏上。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展匹配
85较高
岗位技术前沿，涉及AI Agent、大模型等新兴领域，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangChain、大模型评测、提示词工程、自动化测试
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
深圳现场办公，未提及远程或弹性，WLB信号不明，生活方式满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
75中等
医疗AI领域具有社会价值，平安好医生专注健康服务，意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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