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腾讯文档-AI自动化测试工程师
腾讯文档-AI自动化测试工程师
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
质量管理
Javascript
自动化测试
持续集成
多模态模型
测试架构
大模型
视觉回归测试
AI 估算 · 30k–50k
深圳高级测试工程师，叠加AI技能稀缺性，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
作为腾讯文档的AI自动化测试工程师，你将负责构建AI驱动的质量保障体系，利用大模型和自动化技术提升协同办公产品的测试效率
你将设计智能测试平台，推动测试工程化与无人化，确保产品稳定可靠
最低要求
大学本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业
年以上测试开发经验，精通Python/JavaScript/TypeScript等编程语言，具备扎实的自动化测试框架设计与开发能力
熟悉Web应用或协同办公产品的测试方法论，有富文本编辑器、在线文档、SaaS产品测试经验优先
有AI/大模型应用于测试领域的实践经验，熟悉Prompt Engineering、多模态模型（视觉+文本）、Agent等技术在测试场景的落地方式
熟悉前端自动化测试工具（如Playwright、Puppeteer、Cypress等），了解视觉回归测试、无障碍测试等进阶测试技术
具备测试架构设计能力，能独立规划测试体系演进路径，有从0到1搭建智能测试平台经验优先
对AI在测试领域的应用有深入思考和实践，如利用LLM进行测试用例设计、利用视觉模型进行UI验证、利用Agent实现探索式测试等
具备优秀的沟通协调能力和项目推动力，有跨团队协作经验，能推动AI测试方案在业务团队的实际落地
工作职责
负责腾讯文档产品的质量保障体系建设，以测试架构师视角制定AI驱动的测试策略，覆盖文档编辑、多人协作、数据同步、权限管理等核心场景的质量保障
设计并落地AI辅助测试方案，利用大模型能力实现复杂文档操作场景的测试用例自动生成、UI自动化生成与执行、端到端自动化生成与执行、兼容性测试覆盖等，大幅提升协同办公产品的测试效率
构建腾讯文档智能测试平台，集成AI Agent能力实现文档格式兼容性验证、多端一致性校验、协作冲突检测、性能回归等测试场景的自动化与无人化
建设文档类产品专属的测试评测体系，包括渲染正确性评估、富文本编辑覆盖度分析、协作一致性模型验证等，利用AI视觉理解与文本对比能力提升测试精准度
推动测试工程化与效率提升，将AI能力融入持续集成流程，实现智能精准测试（变更影响分析+用例推荐）、自动化缺陷归因、测试报告智能生成等能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 腾讯平台，大厂背书，接触海量用户和复杂场景
- AI测试方向前沿，技能积累有高价值
- 能够主导智能测试平台从0到1建设，成就感强
- 需要同时掌握测试和AI双重能力，学习曲线陡峭
- 推动AI方案落地可能面临业务团队质疑和阻力
- 大厂流程规范多，创新需要兼顾稳定性
- 适合有测试开发经验且对AI应用有强烈兴趣的工程师，乐于探索新技术并解决实际问题
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可深入AI+测试领域，成为智能测试架构专家
- 向测试管理方向发展，带领团队推动质量体系升级
- 横向拓展到AI工程化或DevOps方向，参与基础设施建设
- 负责腾讯文档的质量保障，设计AI驱动的测试策略，覆盖核心功能场景
- 落地AI辅助测试方案，利用大模型自动生成测试用例并执行
- 构建智能测试平台，集成AI Agent实现自动化验证和无人化测试
- 建设文档产品专属评测体系，提升测试精准度
- 精通Python/JavaScript/TypeScript，具备自动化测试框架开发能力
- 熟悉AI/大模型应用，掌握Prompt Engineering、多模态模型和Agent技术
- 熟练使用Playwright、Puppeteer等前端自动化工具
- 具备测试架构设计能力和跨团队协作推动力
申请策略
- 准备一个AI辅助测试的Demo或开源项目展示给面试官
- 了解腾讯文档的产品特性和竞品（如Google Docs），思考测试痛点
- 突出自动化测试框架设计和开发经验，附上项目成果
- 强调AI/大模型在测试中的应用案例，如LLM生成用例
- 展示跨团队协作和推动技术落地的经历
- 列出熟悉的前端自动化工具和编程语言熟练度
- 深入学习Prompt Engineering和多模态模型应用
- 了解Agent框架（如LangChain、AutoGPT）并在测试场景中实践
面试指南
- 对于AI应用问题，遵循“场景-方法-效果”结构：先在特定测试场景中应用，再说明技术手段（如Prompt设计、模型选择），最后量化效率提升
- 对于架构设计问题，使用“需求-设计-演进”逻辑：先从业务痛点和需求出发，再分解模块和关键技术，最后讨论迭代路径
- 请描述你如何使用AI大模型来生成测试用例？
- 如何设计一个智能测试平台？主要模块和难点是什么？
- 你如何评估AI在测试中的效果？有哪些指标？
- 在跨团队推动AI测试方案时遇到过哪些阻力？如何解决？
- 请举例说明你设计的一个自动化测试框架及其架构
- 复习AI基础知识，特别是大模型在文本生成、视觉理解方面的能力
匹配度报告
62
综合匹配度
腾讯大厂，AI测试前沿方向，薪资不错但WLB一般。
适合人群
追求技术成长和AI前沿应用的求职者，能接受较高工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值50
薪资福利匹配
75中等
腾讯为上市大厂，薪资福利有竞争力，但未在JD中明确具体福利，因此保守评分。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
85较高
AI测试前沿方向，能深度探索大模型应用，技术成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、多模态、Agent、Prompt Engineering、LLM、Playwright
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
深圳腾讯通常需要现场办公，未提及弹性或远程，且互联网大厂工作强度较大。
工作模式未明确
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
50较低
文档协作产品虽能提升工作效率，但社会影响力有限，偏重技术实现。
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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