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

Quality Assurance Engineer (AI-Assisted Testing)

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
Ai Agent
Api Integration
Github Copilot
Llm
Prompt Engineering
Rag
Test Automation
Workflow Automation

AI 估算 · 25k–40k

资深QA+AI方向，市场需求大，外资平台薪资竞争力强，杭州生活成本适中。

职位详情

关于这个职位

作为道富公司的AI辅助测试质量保证工程师，你将专注于利用AI Agent技术优化软件测试流程，设计可复用的智能测试解决方案

你将与全球工程团队合作，推动AI在质量工程中的落地，并有机会接触前沿的LLM、RAG等技术
适合对AI在测试领域应用充满热情、具备扎实QA和开发经验的专业人士

最低要求

计算机科学、工程、信息技术、数据科学或相关领域的学士学位

年以上软件工程、质量工程、测试自动化或相关技术领域的工作经验
具备敏捷软件交付环境下的工作经验
熟悉软件开发生命周期和质量工程实践
具有在GitHub Copilot/MS Copilot/Google Vertex上进行Agent开发的经验

工作职责

Agent技能开发

设计和开发支持质量工程活动的可复用AI Agent技能
将测试方法、质量标准和工程实践转化为可执行的Agent能力
创建和维护Agent指令、提示词、工作流和知识资产
提升Agent推理质量、响应准确性和任务执行效率
与工程团队协作，识别Agent自动化和辅助增强的机会
Agentic解决方案落地
配置和定制AI Agent能力，以支持项目交付需求
与交付团队合作，将Agent解决方案集成到现有SDLC流程中
推动Agentic Engineering实践在多个团队和应用中的采用
支持涉及多个Agent和工程工具的智能工作流的实施
知识工程
建立和管理质量工程知识库，提升Agent的基础支撑和性能
将测试框架、标准、行动手册和最佳实践结构化，形成可复用的知识资产
持续改进知识质量、可发现性和治理机制
AI评估与质量保证
建立评估Agent有效性、准确性、可靠性和业务价值的方法
根据工程标准和项目要求验证AI生成输出
识别并解决AI生成内容和决策相关的质量风险
通过透明度、可追溯性和治理控制支持负责任的AI采用
创新与持续改进
探索新兴的Agentic AI技术和行业最佳实践
试验新的Agent框架、编排方法和自动化机会
为组织的AI战略和能力发展做出贡献
分享学习成果，推动工程组织的更广泛采用

优先资格

优先技术技能：

生成式AI平台和工具
大语言模型（LLMs）
提示工程（Prompt Engineering）
Python
知识库设计
工作流自动化
API集成
RAG（检索增强生成）
测试自动化框架
优先经验：
为企业用例开发或配置AI Agent
构建领域特定的AI技能和可复用自动化资产
在软件交付或质量工程环境中应用AI解决方案
有领导技术演示、工作坊或培训的经验
评估和改进AI生成输出
金融服务行业经验优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 处于AI+质检的前沿领域，技术成长空间大
  • 外资银行为背景，薪资福利稳定，国际化程度高
  • 有机会接触最新AI工具和框架，提升个人竞争力
  • 公司鼓励创新，有完善的发展支持体系
  • 需要同时精通质量工程和AI技术，技术要求高
  • 作为推动变革的角色，可能面临与现有流程和团队的磨合
  • 金融行业对质量和合规要求严格，工作严谨性要求高
  • 适合对AI技术充满热情、具备QA背景且渴望转型为AI工程方向的实践者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 向AI质量工程专家或Architect发展，主导Agentic AI在企业的规模化落地
  • 可横向转型为AI产品经理或技术顾问，结合业务场景推动创新
  • 在金融科技领域积累经验，有望晋升为技术领导者或管理岗位
  • 设计并开发AI Agent技能，将测试方法论转化为可执行的智能Agent能力
  • 与工程团队协作，将Agent解决方案集成到现有软件开发生命周期中
  • 构建和维护知识库，提升Agent的检索和推理性能
  • 评估AI生成输出的质量，确保符合工程标准，并推动负责任的AI实践
  • 扎实的质量工程和测试自动化经验，熟悉SDLC和敏捷流程
  • 掌握Python编程，具备Prompt Engineering和RAG等AI技术知识
  • 了解LLM、Agent框架及主流AI开发平台（如Copilot、Vertex）
  • 良好的沟通和影响力，能推动团队采用新技术

申请策略

  • 关注State Street的技术博客或LinkedIn，了解其AI战略
  • 在面试中展现对Agentic Engineering的理解，并准备具体案例
  • 突出测试自动化和质量工程的项目经验，如自动化框架设计、CI/CD集成
  • 展示使用AI工具（如Copilot、LLM API）的实际案例，包括Prompt优化或RAG应用
  • 强调在推动技术变革和团队合作中的成果，如引入新工具后的效率提升
  • 如有金融行业背景，务必提及
  • 学习Python和LangChain等Agent开发框架
  • 实践Prompt Engineering和RAG，构建简单的QA知识问答系统

面试指南

  • 对于设计类问题，采用问题分析-方案设计-效果评估的结构
  • 对于技术问题，结合具体项目，说明技术选型原因和实现细节
  • 对于场景问题，用STAR法则，突出挑战、行动和结果
  • 如何将现有测试流程转化为AI Agent技能？请描述你的设计思路
  • 如何评估一个AI Agent的输出质量？你会采用哪些指标？
  • 描述你使用Python和LLM构建自动化解决方案的经历
  • 在推动新技术采用时，遇到抵触怎么办？
  • RAG在质量工程知识库中的应用如何实现？请举例

职位点评

75
综合评分

外资金融科技巨头，AI前沿技术栈，薪资福利稳定，但具体薪资未披露，WLB有支持。

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
该职位最适合追求技术成长、渴望接触前沿AI技术的求职者，同时也提供稳定的平台和不错的福利。
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85
工作生活70
使命价值60

薪资福利

75中等

外资上市巨头，福利体系完善，但具体薪资未披露，稳定性高。

薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days、vibrant employee networks

成长发展

85较高

职位聚焦AI Agent创新，提供大量学习机会，且公司强调发展支持。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Python、Prompt Engineering、RAG、Test Automation
成长机会inclusive development opportunities
业务类型ambiguous

工作生活

70中等

公司提供弹性工作生活支持，可能有一定的灵活性，但上班地点在杭州办公点。

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flexible work-life support

使命价值

60中等

金融服务行业帮助客户管理风险，但岗位更偏向技术实现，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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