小马智行
测试开发工程师 - AI Agent
测试开发工程师 - AI Agent
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
自动化测试
LLM
工具链开发
QA
AI Agent
Pipeline
Vibe Coding
AI 估算 · 25k–40k
AI Agent方向稀缺，小马智行自动驾驶头部，广州薪资水平，中级测开岗位
职位详情
关于这个职位
该职位专注于将AI Agent技术应用于QA领域，负责研发智能Agent和自动化工具，提升测试效率和质量
你将参与AI Agent的探索与落地、工具链开发、自动化Pipeline建设等工作，解决业务规模化后的人力缺口问题
适合对AI应用和测试开发有热情的技术人才
最低要求
学历背景：本科及以上学历，计算机、信息技术等相关专业
技术能力：具备扎实的测试开发能力，具备tooling、AI Agent及vibe coding相关的开发经验者优先
业务理解能力：具备较强的业务理解能力，能够快速理解QA运营与Issue追踪等业务场景，并将其抽象为工具化、自动化的解决方案
Owner意识：具备强烈的主人翁意识，能够主动发现问题、推动问题解决直至闭环，而非被动执行任务
学习能力：具备良好的学习意愿与学习能力，能够快速掌握新技术（如AI Agent、LLM等）并应用于QA提效场景
工作职责
QA AI Agent探索与落地：结合AI能力研发面向QA场景的智能Agent，赋能运营QA日常工作，提升问题处理的智能化水平与闭环效率
QA工具链研发：针对QA日常工作场景（如运营闭环、Issue追踪闭环等），设计并开发自动化测试工具与平台，提升团队整体工作效率，解决业务进一步scale-up后带来的人力缺口问题
自动化Pipeline建设：搭建并持续优化QA自动化流水线，推动测试流程标准化与自动化，提高系统质量问题的发现与闭环能力，降低对QA人力规模扩张的依赖
内部自主提效：在产研资源有限的情况下，优先利用团队内部测开能力完成提效工作，快速响应业务需求
后续可根据情况与产研团队配合，推动解决方案产品化
目标对齐与持续改进：跨团队沟通协作，明确阶段性工作目标
主动识别QA工作中的痛点与瓶颈，推动问题闭环解决
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：深度接触AI Agent、LLM等新兴技术，积累稀缺经验
- 公司平台好：小马智行是自动驾驶头部企业，技术氛围浓厚
- 自主权高：Owner意识文化，有机会主导工具和平台的设计与落地
- 成长空间大：从QA提效切入，可向AI应用和测试架构方向发展
- 技术难度高：需要快速掌握AI Agent、LLM等新技术，并落地到实际场景
- 工作强度可能较大：创业公司节奏，需要主动推动问题解决
- 资源有限：产研资源有限，需要自主提效，可能面临多任务并行
缺点 / 挑战
- 适合对AI应用有浓厚兴趣、具备测试开发背景、喜欢挑战和创新的技术人才
角色解读
- 在AI Agent方向深耕，成为QA智能化领域的专家
- 向测试架构师或技术管理方向发展，领导测试效能团队
- 横向拓展到AI产品开发或全栈工程师，参与更广泛的AI应用落地
- 研发面向QA场景的AI Agent，利用LLM等技术提升问题处理的智能化水平
- 设计并开发自动化测试工具与平台，优化QA工作流程，提高效率
- 搭建和维护QA自动化流水线，推动测试流程标准化与自动化
- 跨团队协作，识别QA痛点并推动问题闭环解决
- 扎实的测试开发能力，熟悉自动化测试框架和工具
- 具备AI Agent、LLM相关开发经验，能快速应用新技术
- 较强的业务理解能力，能将业务场景抽象为工具化解决方案
- 强烈的Owner意识和学习能力，主动推动问题解决
申请策略
- 了解小马智行的业务和QA体系，在面试中展示对自动驾驶测试的理解
- 准备一个AI Agent在QA领域的应用案例，展示你的创新思维
- 突出AI Agent、LLM相关项目经验，尤其是将AI应用于测试或QA场景的案例
- 强调自动化测试工具开发成果，如搭建的Pipeline、开发的平台等
- 展示Owner意识和问题解决能力，例如主动推动的改进项目
- 列出技术栈：Python、自动化测试框架、AI相关工具等
- 学习AI Agent开发框架（如LangChain、AutoGPT）和LLM应用
- 补充vibe coding等新兴开发模式的知识
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和成果
- 技术+业务结合：先理解业务痛点，再设计技术方案，强调落地效果
- 成长导向：展示学习能力和适应能力，强调你如何快速掌握新技术
- 请描述一个你使用AI Agent或LLM解决实际问题的项目
- 如何设计一个自动化测试平台来提升QA效率？请举例说明
- 你如何理解Owner意识？请分享一个你主动推动问题解决的经历
- 面对业务快速扩张，你如何规划QA自动化流水线？
- 你如何快速学习新技术？请举例说明你学习AI Agent的过程
匹配度报告
71
综合匹配度
前沿AI Agent技术栈，高成长性，但WLB一般，适合技术驱动型人才。
适合人群
适合追求技术成长、愿意接受挑战、对AI应用充满热情的求职者。
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90
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
薪资处于市场中等偏上水平，但JD未明确福利，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展匹配
90较高
前沿技术栈（AI Agent、LLM），成长空间大，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、自动化测试、Pipeline、vibe coding
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及WLB，生活化动机满足程度较低。
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
自动驾驶行业高速增长，但岗位偏向内部提效，社会影响力中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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