测试开发工程师实习生（J100092）

优缺点分析

角色解读

• 短期内成长为测试开发专家，掌握大模型测试方法论和自动化工具
• 可向AI测试架构师或质量管理方向深入，负责更大范围的质量保障
• 积累大厂经验后，可转向AI产品研发、SRE或技术管理岗位
• 负责AI大模型相关产品的测试，包括功能、性能、稳定性等多维度测试，确保产品质量
• 参与CI/CD流水线的建设与优化，提升工程交付效率
• 与研发团队紧密协作定位问题，提出改进建议并推进产品迭代
• 涉及Web端和服务端测试，可能接触监控体系搭建
• 熟练掌握至少一门编程语言（Python、Java、C++等），并具备Linux Shell能力
• 了解Web前端技术（JavaScript、Vue等）和服务端测试方法
• 对测试设计、用例编写、自动化测试有基础认知
• 对AI大模型和云原生技术（K8S、Docker）有浓厚兴趣和学习意愿

申请策略

• 在简历中表达对百度AI生态的热情，并针对智能营销方向做简单调研
• 投递时附上GitHub或代码仓库，展示技术实践能力
• 突出编程项目经历，尤其是Python或Java相关项目，展示代码能力
• 强调测试相关经验（如课程项目中的测试、自动化脚本）
• 如有AI或大数据项目，详细描述测试思路和方法
• 展示对CI/CD或Docker的了解和实践，即使是自学
• 提前学习Selenium、pytest等测试框架，熟悉接口测试工具
• 了解K8S和Docker基础概念，尝试部署简单应用

面试指南

• 针对测试设计题：先明确需求，再从功能、性能、边界、异常等维度覆盖
• 技术方案题：先描述现状和问题，再对比不同工具/方法，最后给出推荐方案
• 项目经验题：使用STAR法则，清晰阐述背景、任务、行动和结果
• 请设计一个测试用例来验证大模型生成的回答质量
• 如何对Web服务进行压力测试？请描述方法和工具
• 解释CI/CD流水线的主要环节，并说明如何优化构建速度
• 你有过哪些测试自动化经验？请举例说明
• 对AI大模型有什么了解？如何测试其稳定性和准确性？