传音
高级/资深AI算法工程师（测试领域）(J18317)
高级/资深AI算法工程师（测试领域）(J18317)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai算法
Llm
Pytorch
Tensorflow
大模型
强化学习
深度学习
自动化测试
软件测试
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI大模型技术栈、测试智能化方向、技术成长空间大，WLB及薪资细节未明确。
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
4万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 480 个在招 · 其中机器学习工程 4 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责将AI算法（如大模型、深度学习等）应用于软件测试领域，提升测试智能化水平
你需要设计并优化多模态大模型应用，开发AI测试工具或平台，推动工程化落地，助力产品质量保障
最低要求
教育背景：研究生及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学或相关专业
技术能力：熟悉常见的AI算法（如传统视觉算法、深度学习算法、强化学习算法、生成式AI算法等），并具备相关项目经验
熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java、C++等），有AI算法开发或数据处理相关经验
熟练掌握常见的AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）及其在实际项目中的应用
测试领域经验：熟悉软件测试流程、方法和工具
工作职责
负责AI算法在软件测试领域的研究与应用，包括但不限于基于AI的手机智能操控、测试用例生成、智能缺陷分析、时序指标预测、视觉元素解析等方向
设计和优化基于大模型的多场景应用，例如多模态大模型用于用例生成、脚本生成、代码理解、缺陷分析等
跟踪大模型（如GPT、BERT、LLM等）相关技术的发展趋势，持续探索新的测试领域应用
分析和建模测试过程中的数据，探索机器学习、深度学习、强化学习等AI技术在测试领域的应用场景
设计并实现基于AI算法的测试工具或平台，推动工程化落地
撰写技术文档，分享技术成果，推动AI测试技术在团队内外的推广
优先资格
有自动化测试相关经验者优先
对测试领域的AI应用有深入理解，或有相关研究成果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型技术前沿，能积累稀缺的AI+测试复合经验
- 业务场景丰富，有利于技术成果的工程化落地与验证
- 测试智能化是行业趋势，岗位发展前景广阔
- 适合具备扎实AI算法基础，且对软件测试业务有热情，希望探索AI赋能测试前沿方向的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 大模型在测试领域的落地仍处探索期，可能面临技术瓶颈和效果不达预期的压力
- 需要同时具备深厚的AI算法功底和扎实的软件测试业务理解，跨界学习成本较高
角色解读
- 从AI算法工程师向AI测试架构师或技术专家方向发展
- 深入大模型与测试领域的结合，成为该细分领域的行业专家
- 带领团队推动AI测试技术的全面落地，向技术管理方向转型
- 将AI算法（如大模型、深度学习）应用于软件测试，提升测试智能化水平
- 设计并优化多模态大模型在测试用例生成、代码理解等场景的应用
- 开发基于AI的测试工具或平台，推动工程化落地与团队推广
- 扎实的AI算法基础，熟悉深度学习、强化学习及生成式AI算法
- 熟练掌握Python/Java/C++及TensorFlow/PyTorch等主流框架
- 熟悉软件测试流程，具备将AI技术与测试业务结合的工程化能力
申请策略
- 在面试中准备具体的AI+测试落地案例，展示技术深度与业务理解
- 提前了解传音的海外手机业务特点，思考AI测试在其中的应用场景
- 突出在大模型、深度学习或强化学习方面的项目经验及落地成果
- 强调对软件测试流程的理解，以及自动化测试或AI测试工具的开发经验
- 展示将AI技术应用于实际业务场景并解决复杂问题的能力
- 深入学习多模态大模型（如LLM）的微调、Prompt工程及RAG技术
- 了解业界最新的AI测试工具和框架，提升工程化落地能力
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术选型、难点攻克和业务收益
- 技术方案阐述：从问题分析、数据准备、模型选择/设计、工程部署到效果评估的完整闭环
- 请介绍一个你主导的将AI算法应用于实际业务（尤其是测试领域）的项目，遇到了哪些挑战？
- 如何利用大模型进行测试用例生成或缺陷分析？请详细说明你的技术方案
- 在测试数据不平衡或标注成本高的情况下，你如何优化模型效果？
- 你如何看待AI在软件测试领域的未来发展趋势？
- 复习大模型、深度学习、强化学习的核心原理及最新进展
- 准备2-3个高质量的AI+测试项目案例，梳理其中的技术细节和业务价值
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
高级AI算法岗位薪资具备市场竞争力，但JD未明确提及具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦大模型与AI在测试领域的应用，技术栈前沿，具有极高的技术成长价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、GPT、BERT、多模态、深度学习、强化学习、TensorFlow、PyTorch
成长机会跟踪大模型相关技术的发展趋势、持续探索新的测试领域应用
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式、弹性工时或加班情况，无法判断WLB状态。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动测试智能化，提升产品质量，具有一定的技术使命感，但社会直接影响力有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号提升软件测试的智能化水平、助力产品质量保障
创新程度积极采用新技术
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