小米
AI测试工程师
AI测试工程师
发布于 大约 20 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
Llm
Prompt Engineering
Rag
大语言模型
自动化测试
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
AI测试前沿岗位，技术成长空间大，但工作强度与福利待遇未明确。
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
20K
与测试开发中位数基本持平
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 7470 个在招 · 其中测试开发 42 个
市场机会
选择适中
南京 · 测试开发 · 30 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是小米的AI测试工程师，主要负责利用大语言模型等AI技术驱动测试用例的自动生成与优化、智能化测试执行与缺陷检测，以及AI原生测试平台的建设
你将参与前沿的AI与测试结合方向，需要具备扎实的编程基础和AI技术认知
最低要求
专业背景：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历
编程能力：熟练掌握 Python/Java/C++ 等主流编程语言，具备实际项目开发经验，代码规范且工程质量良好
AI技术认知：对大语言模型（LLM）有基本了解，有 ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 工具使用经验，对 AI 编码方向有浓厚兴趣和持续关注
工程素养：熟悉软件开发全流程（需求分析→架构设计→编码实现→测试验证），具备完整的工程实践经验
学习能力：自驱力强，学习能力突出，能够快速掌握新技术领域，具备良好的问题分析和解决能力
工作职责
AI驱动的测试用例生成与优化
基于需求文档、代码变更和历史缺陷数据，使用大语言模型自动生成高覆盖率测试用例
开发智能测试用例推荐系统，根据代码变更影响分析自动推荐相关测试场景
智能化测试执行与缺陷检测
开发AI增强的自动化测试框架，集成计算机视觉、自然语言处理等AI能力
实现测试结果的智能分析，自动分类缺陷等级、影响范围和根本原因
AI赋能的测试基础设施与平台建设
设计和开发AI原生的测试平台架构
建立测试知识图谱，实现测试经验、最佳实践和解决方案的智能积累与复用
优先资格
大模型实战经验：有大模型相关研究或开发经验，熟悉 Prompt Engineering、模型微调、RAG 等技术方案
Agent开发经验：了解 AI Agent 框架（OpenAI Agents、LangChain、AutoGPT 等），有 Agent 应用开发或集成经验
代码分析能力：熟悉程序分析、编译原理、AST 解析等代码分析技术，有静态分析或动态分析工具使用经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于AI与测试结合的前沿领域，技术含量高，有较大的学习和发展空间
- 小米作为大型科技公司，平台大，资源丰富，能接触到复杂的业务场景和海量数据
- AI测试领域尚在探索阶段，工作可能面临较多不确定性，需要较强的自驱力和问题解决能力
- 适合对AI技术有浓厚兴趣，具备扎实编程功底，并希望在测试领域进行技术革新的工程师
缺点 / 挑战
- AI-Native测试是未来趋势，积累的经验在市场上具有较高的价值
- 岗位对技术要求较高，需要同时具备扎实的工程能力和AI技术认知，学习压力较大
- 作为测试开发岗位，可能需要承担一定的业务压力，确保测试质量和效率
角色解读
- 从AI测试工程师向AI测试专家或测试架构师方向发展，深入AI与测试结合的前沿领域
- 有机会转向AI研发或AI平台开发方向，利用测试经验积累的AI技术能力
- 在小米内部，可以横向拓展至其他AI相关岗位，如AI应用开发、AI平台架构等
- 利用大语言模型自动生成和优化测试用例，提升测试覆盖率
- 开发AI增强的自动化测试框架，集成计算机视觉和自然语言处理能力
- 设计并建设AI原生测试平台，构建测试知识图谱，实现测试经验的智能复用
- 熟练掌握Python、Java或C++等主流编程语言，具备良好的工程实践能力
- 对大语言模型（LLM）有基本了解，并有使用ChatGPT、Claude等AI工具的经验
- 熟悉软件开发全流程，具备需求分析、架构设计、编码实现和测试验证的完整经验
申请策略
- 在申请前，深入了解小米在AI和测试领域的技术布局，在面试中展现你对AI-Native测试的理解和热情
- 准备一个能体现你AI+测试结合能力的项目案例，展示你的创新思维和解决问题的能力
- 突出在自动化测试、测试框架开发方面的项目经验，并量化成果（如覆盖率提升、缺陷减少等）
- 强调对LLM、Prompt Engineering、RAG等AI技术的理解和应用，如有相关项目或研究经历务必重点展示
- 展示你的编程能力，特别是Python、Java或C++的项目实践，以及代码质量和工程规范
- 系统学习大语言模型原理、Prompt Engineering、RAG等AI技术，并动手实践
- 了解LangChain、OpenAI Agents等AI Agent框架，尝试开发简单的Agent应用
- 复习测试设计方法论和自动化测试框架，并思考如何将AI能力融入其中
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验类问题，突出你的具体贡献和量化成果
- 对于系统设计类问题，可以从需求分析、架构设计、技术选型、实现步骤和潜在挑战等方面进行回答
- 对于AI技术应用问题，结合具体测试场景，阐述你的技术方案和思考过程
- 请介绍一个你用AI工具或大模型解决测试问题的项目，具体是如何实现的？
- 如何设计一个AI驱动的测试用例生成系统？请谈谈你的思路
- 你对Prompt Engineering和RAG有哪些了解？在测试场景中如何应用？
- 在自动化测试中，如何集成计算机视觉或自然语言处理能力？
- 你如何评估一个AI测试工具或框架的效果？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
该职位为小米正式员工，薪资水平预计在南京市场具有竞争力，但JD未明确薪资范围及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI与测试结合的前沿领域，技术要求高，能接触到LLM、Agent等新兴技术，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、RAG、Agent、LangChain、自动化测试
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式、加班情况等，无法判断工作强度，但作为科技公司研发岗位，可能面临一定的工作压力。
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
60中等
该岗位属于AI技术应用领域，行业前景广阔，但JD未明确提及社会价值或使命感，意义感主要来源于技术本身。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs