机器人软件测试开发工程师-Seed

优缺点分析

角色解读

• 可以在测试开发领域深耕，成为自动化测试或质量保障专家，负责更大规模系统的测试架构
• 有机会转向算法或工程开发岗位，利用测试积累的深入理解转型为全栈或AI工程师
• 在字节跳动机器人团队，可参与前沿技术（如机器人、大模型）的测试与开发，积累行业经验，未来向技术管理或架构师方向发展
• 与算法和工程团队协作，负责机器人算法和系统的日常测试，确保产品质量
• 设计和开发自动化测试框架、算法评测工具及传感器SDK二次开发，提升测试效率和覆盖率
• 分析并解决研发过程中的技术问题，参与质量保障专项的持续改进
• 精通至少一种编程语言（Python、Golang、Java、C++、Rust等），能够独立编写测试脚本和工具
• 熟悉客户端、服务端或前端的测试知识，包括自动化框架、接口测试和压测工具
• 了解机器人系统（如ROS）或大模型（如机器学习、Agent），能够针对算法进行评测
• 具备良好的沟通能力和逻辑思维，能够与多团队协作并推动问题解决

申请策略

• 关注字节跳动机器人团队的业务方向，在面试中展示对该领域的热情和独到见解
• 提前准备一些算法评测或自动化测试的设计题，展示系统思维
• 突出你的编程能力，列举实际项目中使用Python、C++等语言开发的测试工具或自动化框架
• 展示对机器人或大模型的理解，例如ROS相关项目、算法评测经验等
• 强调测试技能，如接口测试、压测、自动化测试的设计和实践成果
• 体现团队协作和问题解决能力，用具体案例说明如何推动质量改进
• 如果对机器人系统不熟悉，可以学习ROS基本概念和常用工具
• 补充大模型相关知识，了解Agent、机器学习模型的评估方法

面试指南

• 对于测试设计问题，可遵循需求分析→测试策略→用例设计→工具选型→结果分析的框架，突出覆盖率和效率
• 对于沟通类问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，强调事实数据驱动和双赢思维
• 请描述你如何为一个机器人系统中的算法设计测试方案？
• 你如何对一个大模型（如LLM）进行质量评估？有哪些指标和工具？
• 请分享一个你使用自动化测试框架解决实际问题的例子
• 当开发与测试对bug有分歧时，你如何沟通和推动解决？
• 你对ROS了解多少？如何测试一个基于ROS的机器人系统？
• 复习常见测试理论和方法，尤其是自动化测试和性能测试