趋势科技
AI Validation Engineer (Magna)
AI Validation Engineer (Magna)
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公测试开发
测试开发
Ai Agent
Ai验证
Api测试
CI/CD
JavaScript
Rag
Saas平台
自动化测试
质量保证
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI质量保障岗位，技术成长空间大，薪资有竞争力，WLB信息待确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.8万
比测试开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
79 个在招 · 其中测试开发 4 个
市场机会
选择不多
台北 · 测试开发 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在AI时代重新定义产品质量保证的岗位
你将深入参与产品讨论，在实施前识别集成风险，负责验证前端、后端、API、Agent和外部服务等复杂工作流
核心职责包括设计可扩展的AI产品验证方法，并运用AI工具提升测试效率与覆盖率，确保团队能可靠、快速地交付产品
最低要求
计算机科学或相关领域本科及以上学历
较强的英语沟通能力
能够同时理解技术实现和业务需求
较强的分析和解决问题的能力
对质量、自动化和系统思维充满热情
具备软件测试、系统集成、质量工程、SRE、DevOps或相关领域经验
具备验证API、分布式系统、SaaS平台或云服务的经验
具备Python、JavaScript或类似语言的基础编程能力
理解自动化框架和CI/CD流程
能够调查跨越多个系统层的复杂问题
工作职责
提早参与产品讨论，在实施开始前识别集成风险
确保完整的工作流在前端、后端、API、Agent和外部服务中正确运行
为快速演进的AI驱动产品设计可扩展的验证方法
使用AI工具来提高测试效率、增加覆盖率并自动化重复性验证工作
测试和评估Agent系统、RAG管道、编排流程和AI生成的输出
帮助团队在保持可靠性和产品质量的同时更快地交付产品
与工程、产品、客户成功和现场团队紧密合作，确保流畅的用户体验
优先资格
具备使用AI辅助开发工具的经验
具备使用LLM应用、RAG系统、AI Agent或编排框架的经验
具备构建自动化测试框架的经验
了解可观测性、监控和系统可靠性实践
具备企业软件或网络安全产品的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于AI与质量工程的交叉前沿，能直接接触和学习最前沿的AI应用架构与验证技术
- 在趋势科技这样的全球领先云安全公司，有机会参与企业级、大规模的平台构建，积累宝贵的行业经验
- 与全球化团队协作，能提升技术视野与跨文化沟通能力
- 岗位要求“理解业务需求”，需要快速理解复杂的业务逻辑和企业客户场景，对综合能力要求高
- 适合对质量有执着追求，同时又对AI技术充满好奇与热情的工程师
缺点 / 挑战
- 强调“重新定义质量”，工作内容有创新性和挑战性，而非重复性手工测试
- AI技术快速迭代，需要持续学习以跟上新架构（如Agent、RAG）带来的新测试挑战
- 作为“质量守门人”，需要在快速交付与保障质量之间找到平衡，可能面临较大的时间压力
- 不满足于传统测试工作，希望运用系统思维和自动化手段解决复杂技术挑战，并享受与团队紧密协作、共同交付可靠产品的过程
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI质量保障、可靠性工程或特定技术领域（如AI Agent测试），成为该领域的权威
- 管理路线：在积累足够技术深度和项目经验后，可向测试团队负责人、质量经理或SRE管理岗位发展
- 跨界发展：凭借对产品、业务和技术的综合理解，可向产品经理、技术项目经理或客户成功经理等角色转型
- 深度参与AI产品的全生命周期质量保障，从早期设计到交付，重点关注复杂系统的集成风险
- 设计并实施针对AI模型、Agent、RAG等新型架构的验证策略与方法，超越传统测试范畴
- 运用编程能力和AI工具，构建自动化测试框架，提升测试效率与覆盖率
- 作为质量与可靠性的倡导者，与产品、工程、客户成功等多个团队紧密协作，确保产品顺利上线并具备良好用户体验
- 扎实的软件测试与质量工程基础，熟悉API、分布式系统、SaaS或云服务的验证
- 理解AI应用的基本架构，对LLM、RAG、Agent等概念有认知，并能设计相应的测试方案
- 具备Python或JavaScript等编程能力，能够编写测试脚本、利用AI工具或开发自动化框架
- 出色的跨系统问题分析与排查能力，能够理解从前端到后端的完整业务流程
申请策略
- 深入研究趋势科技，特别是Magna部门在AI安全和平台方面的最新动态、产品发布或技术博客，在申请材料和面试中体现你的了解和兴趣
- 准备一个能清晰阐述“你如何验证一个包含AI组件的复杂系统”的案例，从测试策略、方法到工具选型进行结构化思考
- 展现你的“系统思维”：在回答问题时，尝试从前端、后端、数据、基础设施等多个层面分析一个功能的潜在风险和测试点
- 重点突出你在复杂系统（特别是涉及API、微服务、SaaS平台）测试、集成验证或SRE/DevOps方面的具体项目和经验
- 清晰描述你如何设计或改进自动化测试框架、流程，并量化效率提升效果（如覆盖率提升、耗时减少）
- 如果有关于AI/LLM、Agent或RAG的测试、评估或相关开发经验，务必详细说明，这是关键加分项
- 强调你的跨团队协作能力和对业务的理解，举例说明你如何与产品、开发团队沟通质量问题
- 深入学习1-2个主流的LLM应用框架（如LangChain, LlamaIndex）或Agent框架，理解其核心流程和潜在的故障点
面试指南
- 对于技术场景问题，使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰地描述你的思考过程、采取的具体步骤和最终成效
- 对于测试设计问题，从多个维度展开：功能正确性、性能、安全性、数据质量、可观测性、容错性等，并说明每个测试点的思路和工具
- 对于软技能和情境题，重点展示你的沟通、协作和解决问题的思路，强调如何以推动项目成功为目标进行建设性沟通
- 请描述一个你测试过的最复杂的系统集成场景，你遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 如果要测试一个基于RAG（检索增强生成）的客户问答Agent，你会设计哪些测试用例？你会关注哪些非功能性的质量指标？
- 你如何利用AI工具来提高你自己或团队的测试效率？请举例说明
- 当产品经理希望快速上线一个新功能，但工程团队认为测试时间不足，你作为验证工程师会如何协调和推进？
- 你认为在AI时代，传统的软件质量保证方法有哪些局限？这个岗位应该如何重新定义‘质量’？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
作为已上市大型企业的岗位，薪资和福利体系预计具有市场竞争力，能满足基本补偿需求。
薪资信号面议 (1.3千–2.2万/月)
成长发展
85较高
岗位直接投身于AI与质量工程的交叉前沿，涉及LLM、Agent、RAG等新兴技术栈，并强调重新定义质量，为求职者提供了显著的技术深度和视野提升机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、LLM、RAG、AI Agent、Python、JavaScript、CI/CD、SaaS、API
成长机会帮助定义AI时代的质量、为下一代AI平台构建验证方法
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点明确在台北，但未提及远程或弹性办公政策，工作与生活平衡情况需进一步确认。
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
80较高
在AI技术快速发展的背景下，从事保障AI系统可靠性和质量的工作，具有明确的社会价值和行业意义，特别是在网络安全领域。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号帮助定义AI时代的质量、构建下一代AI平台的验证方法、确保可靠性和产品质量
创新程度积极采用新技术
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