Assistant Vice President, Agentic Quality Engineering Lead

优缺点分析

角色解读

• 从质量工程Lead可以向更高级的技术副总裁或质量总监发展，负责更大范围的工程效能和AI治理
• 随着AI在软件交付中的普及，该领域人才稀缺，可成为企业级AI质量架构师或首席质量官
• 在金融科技领域，可深入业务与技术结合方向，如负责AI风险管理和合规质量体系
• 制定并执行Agentic质量工程的战略路线图，推动质量工程向AI驱动转型
• 设计并实现基于Agentic AI的智能测试框架，包括自动测试生成、自我修复自动化、缺陷预测等
• 领导全球分布式质量工程团队，推动自动化优先测试实践和CI/CD集成，提升交付效率
• 与AI工程团队合作，为LLM应用、对话式AI和Agentic工作流制定质量保证策略
• 深厚的质量工程和测试自动化经验，熟悉Playwright、Selenium、Cypress等工具
• 对生成式AI、LLM、RAG、提示工程等AI技术有实际理解和应用经验
• 强大的领导和组织变革能力，能影响高管层并推动战略落地
• 熟悉CI/CD、云原生架构、DevOps实践，以及质量度量与治理

申请策略

• 申请时准备一个关于“AI如何重塑质量保障”的案例演示，体现战略思考
• 关注道富数字化转型的公开信息，了解其在AI方面的布局
• 突出领导大规模自动化测试转型的成功案例，附上具体量化结果（如测试覆盖率提升、交付速度提升）
• 强调AI相关的实际项目经验，如LLM应用测试、智能自动化工具开发等
• 展示跨团队、跨地域协作的经历，尤其是与产品、工程、安全等部门的协同
• 补充学习Agentic AI框架（如LangChain、AutoGPT）和LLM评估方法
• 熟悉AI治理与合规框架（如模型风险管理、负责任AI原则）
• 可了解金融行业质量标准和监管要求

面试指南

• 对于转型类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出数据驱动的决策
• 对于AI评估问题，先从质量金字塔（功能、性能、安全、合规）出发，再结合LLM特有的幻觉、偏差等维度
• 对于团队管理问题，强调目标对齐、透明度、异步协作工具和定期同步
• 请描述你过去是如何领导团队实施自动化测试转型的？遇到的最大挑战是什么？
• 你如何评估一个LLM-based应用的测试策略？包括哪些关键指标？
• 在金融行业，你会如何确保AI测试方案符合合规要求？
• 如何设计一个自愈自动化测试框架？请简述你的技术选型思路
• 你如何管理跨时区分布的团队并保持高效率？