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千问事业部-质量Agent研发高级专家-北京
千问事业部-质量Agent研发高级专家-北京
发布于 4 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公质量保证
质量保证
Agent编排
Ai测试
Llm
Prompt Engineering
Rag
团队管理
数据分析
测试平台设计
质量保证
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
大模型核心业务、前沿技术栈、强发展导向，兼顾市场竞争力与团队引领机会
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
7.8万
比质量保证中位数高
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 3910 个在招 · 其中质量保证 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 质量保证 · 58 个在招
职位详情
关于这个职位
负责千问/夸克产品的端到端质量保障与AI测试体系建设，深度参与产品架构设计，制定功能/性能/安全等全面质量策略
通过数据分析与模型评测优化用户体验，并利用AI提效手段建立技术规范，带领团队提升整体质量效能与业务影响力
最低要求
年以上大规模互联网移动产品线端到端系统质量保障经验，有AI助手类产品质量经验优化
对业务架构有整体深刻理解，能够独立完成测试方案与测试平台的选型和设计，能够独立对团队的质量和效率决策产生影响
具有良好的技术洞察力和优秀的数据分析技能，熟悉LLM 原理及应用架构，熟练掌握 Prompt Engineering、RAG、Agent 编排等技术栈，有成功的AI测试提效实践和经验
具备优秀的沟通协调能力和复杂链路产品项目管理能力，在多团队协作中推动问题解决并拿到结果
有指导新人成长，带过端到端质量团队经验
工作职责
负责千问/夸克产品的端到端质量保障工作，深度参与产品需求和架构设计，评估需求、技术架构合理性和可测性，主导复杂跨团队项目的质量规划与落地，推动系统性改进
结合行业发展趋势，制定全面的质量策略（功能/性能/稳定性/兼容性/安全性），构建适合业务发展的质量保障体系，包括线下测试、线上监控以及问题定位分析能力建设
深度分析线上用户行为和链路系统技术指标，通过主动挖掘系统/用户体验问题、模型效果评测、竞对产品分析等手段体系化推动用户体验不断优化
带领并指导团队成员成长，充分利用AI测试能力，建立和完善质量技术规范和最佳实践，提升团队整体技术能力和业务影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠阿里核心大模型业务，接触前沿AI技术与海量真实场景
- 技术栈领先（Agent/RAG），个人专业能力与行业视野提升显著
- 团队氛围成熟，内部晋升与技术分享机制完善
- 大模型质量评估标准尚在演进中，需持续探索新型测试方法论
- 跨团队协同复杂度高，需频繁对齐多方诉求并推动落地
- 适合具备扎实QA功底且对AI大模型技术充满热情，渴望在前沿业务中承担技术攻坚与团队引领角色的资深从业者
缺点 / 挑战
- 业务迭代快，对技术敏锐度与抗压能力要求较高
角色解读
- 可向AI测试架构师、质量效能总监方向深耕
- 积累大模型领域质量治理经验后，可转型至AI产品技术管理或核心技术专家序列
- 负责千问/夸克产品的全链路质量保障与AI测试体系建设
- 深度参与产品架构设计，制定并落地功能、性能、安全等综合质量策略
- 利用AI技术提效，主导跨团队项目质量规划与用户体验优化
- 精通大规模互联网产品端到端QA流程与测试平台设计
- 熟练掌握LLM原理、Prompt Engineering、RAG及Agent编排技术
- 具备出色的数据分析能力与复杂项目协调能力
申请策略
- 提前研究千问/夸克产品的现有质量痛点，准备针对性的质量保障思路
- 面试时着重体现跨团队推动力与复杂系统架构理解力
- 突出8年以上大规模产品QA经验，重点展示AI测试提效的具体案例与量化成果
- 详细列举LLM相关技术栈（Prompt/RAG/Agent）的实际应用经验
- 深入研读主流大模型架构与评测基准，补充自动化测试框架与CI/CD集成知识
- 强化数据驱动质量决策的能力，学习使用SQL/Python进行链路数据分析
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答：清晰界定业务背景与质量目标，详述技术选型与方案设计过程，强调跨部门协作中的关键突破点，最后用具体数据证明效能提升与体验改善
- 请分享一个你主导的AI测试提效项目，如何量化带来的收益？
- 面对大模型输出的非确定性，你会如何设计质量保障与评测体系？
- 如何在保证发布速度的同时，平衡移动端产品的质量与稳定性？
- 梳理过往主导的端到端质量体系建设案例，准备应对高并发/长链路场景下的故障排查思路
- 复习LLM基础原理及常见评测指标（如准确率、幻觉率、响应延迟）
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
阿里核心事业部提供具有市场竞争力的薪酬包与完善的福利体系，符合高阶技术人才的预期。
薪资信号市场水准 (6.0千–9.5万/月)
成长发展
92较高
岗位直接对接大模型与Agent前沿技术，技术栈极具前瞻性，且明确要求带领团队与制定策略，职业天花板与发展空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、RAG、Agent编排、AI测试
业务类型profit_center
工作生活
65中等
互联网大厂核心业务通常节奏较快，但资深专家岗位相对拥有更多技术决策权与资源调配空间，WLB视具体项目组而定。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
投身于国产大模型生态建设，致力于通过高质量保障提升千万级用户的AI交互体验，具备较强的技术价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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