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Quality Assurance Engineer (AI-Assisted Testing)-2
立即应聘

Quality Assurance Engineer (AI-Assisted Testing)-2

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
质量保证
Agile
Api Integration
Generative Ai
Llm
Prompt Engineering
Rag
Test Automation
Workflow Automation

AI 估算 · 25k–40k

外资金融科技公司，5年以上经验，AI+QA复合技能，杭州薪资有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位负责在道富公司构建AI辅助的测试智能体，将质量工程知识与生成式AI技术结合，设计可复用的Agent能力，推动AI在软件交付中的应用

你将参与Agent开发、知识工程、AI评估等前沿工作，适合有QA背景并希望转型AI方向的工程师

最低要求

必备资格：\n- 计算机科学、工程、信息技术、数据科学或相关专业本科学历

\n- 5年以上软件工程、质量工程、测试自动化或相关技术领域经验
\n- 具备敏捷软件交付环境工作经验
\n- 熟悉软件开发生命周期和质量工程实践
\n- 具备在GitHub Copilot/MS Copilot/Google Vertex上开发Agent的经验
\n\n其他要求：\n- 优秀的沟通和利益相关者管理能力
\n- 能够在全球和跨职能团队中有效工作
\n- 展现出对创新和技术转型的热情
\n- 能够快速学习新兴AI技术并应用于实际业务挑战

工作职责

Agent技能开发：\n- 设计和开发支持质量工程活动的可复用AI Agent技能

\n- 将测试方法论、质量标准和工程实践转化为可执行的Agent能力
\n- 创建和维护Agent指令、提示词、工作流和知识资产
\n- 提升Agent推理质量、响应准确率和任务执行效果
\n- 与工程团队合作，识别Agent自动化和增强的机会
\n\nAgent解决方案赋能：\n- 配置和定制AI Agent能力，支持项目交付需求
\n- 与交付团队合作，将Agent解决方案集成到现有SDLC流程中
\n- 推动多个团队和应用采纳Agent工程实践
\n- 支持涉及多个Agent和工程工具的智能工作流实施
\n\n知识工程：\n- 开发和维护质量工程知识库，改善Agent grounding和性能
\n- 将测试框架、标准、剧本和最佳实践结构化，形成可复用知识资产
\n- 持续改进知识质量、可发现性和治理
\n\nAI评估与质量保证：\n- 建立评估Agent有效性、准确性、可靠性和业务价值的方法
\n- 对照工程标准和项目要求验证AI生成的输出
\n- 识别并解决与AI生成内容和决策相关的质量风险
\n- 通过透明度、可追溯性和治理控制支持负责任AI的采纳
\n\n创新与持续改进：\n- 探索新兴的Agentic AI技术和行业最佳实践
\n- 尝试新的Agent框架、编排方法和自动化机会
\n- 为组织AI战略和能力发展做出贡献
\n- 分享经验，推动工程组织更广泛的采纳

优先资格

优先技术技能（具备以下多项经验）：\n- 生成式AI平台和工具\n- 大语言模型（LLMs）\n- Prompt Engineering\n- Python\n- 知识库设计\n- 工作流自动化\n- API集成\n- RAG（检索增强生成）\n- 测试自动化框架\n\n优先经验：\n- 为企业用例开发或配置AI Agent

\n- 构建领域特定的AI技能和可复用自动化资产
\n- 在软件交付或质量工程环境中应用AI解决方案
\n- 有主导技术演示、工作坊或培训课程的经验
\n- 评估和改进AI生成输出
\n- 有金融服务行业经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 位于AI与质量工程的交叉领域，具有很高的技术前沿性和成长潜力
  • 公司为全球金融巨头，平台稳定，提供国际化工作环境
  • 明确支持弹性工作和志愿者假期，WLB相对较好
  • 参与变革性的AI项目，个人技术视野和影响力能快速提升
  • AI Agent技术仍在快速发展，工作不确定性较大
  • 适合有质量工程或测试自动化背景，并对AI技术充满热情，愿意在大型组织中推动技术变革的工程师

缺点 / 挑战

  • 需要同时掌握质量工程和AI技术，对学习能力要求较高
  • 金融行业对质量的严谨性要求高，工作压力可能较大

角色解读

  • 可以成长为AI质量工程专家，负责企业级AI Agent平台的构建和治理
  • 有机会向AI解决方案架构师或AI工程管理者方向发展
  • 在大型跨国金融机构中，可参与全球性项目，积累跨文化和跨团队经验
  • 设计和开发可复用的AI Agent技能，支持质量工程活动
  • 将测试方法论和质量标准转化为可执行的Agent能力，包括提示词、工作流和知识资产
  • 与交付团队合作，将Agent解决方案集成到软件开发流程中，推动Agentic Engineering实践
  • 建立AI评估方法，验证AI输出的准确性、可靠性，并持续优化知识库
  • 扎实的质量工程和测试自动化基础，熟悉软件研发流程
  • 掌握生成式AI、大语言模型、Prompt Engineering、RAG等前沿技术
  • 熟悉Python编程，具备API集成和工作流自动化能力
  • 优秀的技术沟通和演示能力，能推动新技术的采用

申请策略

  • 提前了解State Street的AI战略和现有技术栈，在面试中展现对公司的了解
  • 准备一个完整的项目案例，说明如何将AI应用于QA流程
  • 突出在QA/测试自动化方面的实战经验，特别是复杂系统的测试设计
  • 展示任何与AI、LLM、Prompt Engineering相关的项目或个人学习
  • 强调对软件开发流程的理解和跨团队协作能力
  • 如果有使用GitHub Copilot等AI工具的经验，务必体现
  • 学习LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架，并动手实现简单的RAG应用
  • 深入理解Prompt Engineering，掌握不同提示策略的优缺点

面试指南

  • 用STAR法则回答行为问题，突出具体行动和结果
  • 对于技术问题，先解释概念，再结合项目实例，最后总结优劣
  • 对于推广问题，强调价值导向和逐步试点的策略
  • 请描述一次你如何在QA流程中应用AI工具（如Copilot）的经验
  • 如何评估一个AI Agent的输出质量？你会设计哪些指标？
  • 解释RAG的工作原理，并说明在知识工程中的应用
  • 如何将测试用例转化为可复用的Agent指令？
  • 面对不熟悉AI的同事，你如何推广AI测试方案？

职位点评

78
综合评分

外资金融科技公司，AI+QA前沿方向，薪资待遇较好，非常重视技术成长，工作生活平衡有保障。

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。

更适合这类人
适合追求技术成长和创新，希望参与AI前沿应用，同时重视工作生活平衡的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展90
工作生活80
使命价值55

薪资福利

75中等

薪资未披露，但基于岗位和公司可预期有竞争力，福利包括弹性工作和志愿者假期。

薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
福利待遇灵活工作生活支持、带薪志愿者日

成长发展

90较高

岗位处于AI前沿领域，强调持续学习和创新，提供充足的技术成长空间。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Generative AI、LLM、Prompt Engineering、Python、RAG、Workflow Automation、API Integration、Test Automation Frameworks
成长机会发展机会、持续学习
业务类型cost_center

工作生活

80较高

明确提供灵活工作生活支持，工作地点在杭州但具体办公模式未明确，整体WLB较好。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡灵活工作生活支持

使命价值

55较低

金融行业稳定但社会影响力一般，岗位注重内部效率提升，使命感不强。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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