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千问事业部-AI质量效能专家-广州/北京
千问事业部-AI质量效能专家-广州/北京
发布于 大约 4 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测试
CI/CD
Llm
数据分析
测试平台
质量评估
逻辑思维
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术栈，大平台机会，薪资竞争力强，但工作模式未明
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
35K
比测试开发中位数低
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 2480 个在招 · 其中测试开发 22 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 94 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI测试平台的整体规划与技术架构设计，将用户需求转化为可落地的产品/技术方案，建立数据驱动的质量评估体系，推动AI测试从自动化向智能化演进，提升业务质量与效率
最低要求
本科以上学历，5年以上编码/测试和DevOps工程实践经验，有在公司内或外部客户落地研发/测试实践、研发/测试工具经验，有研发/测试/Devops产品解决方案经验者优先
有AI Coding项目经验，熟悉相关技术体系，有Agent设计开发经验（如用例生成、GUI/API Agent测试执行）
理解软件研发流程（DevOps/测试流程），对LLM/Agent/Harness有深入的应用理解
具备较强的逻辑思维能力和快速学习能力，良好的多角色沟通协调能力，能够独立负责和推动跨团队项目落地
关注AI/研发效能/DevOps/效能度量等相关领域的最新发展，有很强的技术热情，不断对现有方案持续迭代，寻找满足业务快速发展需求的最佳技术解决方案
工作职责
业务对接与价值挖掘：对接AI测试相关业务团队，宣贯AI测试平台能力、解决业务痛点，深挖AI测试通用场景与高ROI功能
收集AI测试业务数据及最佳实践，建立案例库，拓展覆盖面、提升产品口碑
需求转化与方案落地：结合AI测试业务多维度场景，将用户诉求拆解为可落地的产品/技术方案，明确目标边界、兼顾泛化性
负责AI测试相关方案设计、技术选型等相关工作
平台架构与产品设计：负责AI测试平台整体产品规划与技术架构设计（Platform + Agent），定义平台能力结构
规划CI/CD中AI质量门禁接入方案
推动从工具化向平台化、从自动化向智能化演进，建立标准化接入与规模化复制机制
数据与质量体系建设：建立AI测试效果评估体系（覆盖率、缺陷拦截率、ROI等），推动数据闭环（数据采集→平台优化→效果提升），定义质量指标体系与平台化沉淀机制
技术调研与项目推进：跟踪AI及测试领域行业技术趋势，调研新技术在AI测试解决方案中的应用，推动架构创新
协调业务各团队保障方案落地，对齐AI测试提效目标，共同为业务质量结果负责，确保需求闭环与收益达成
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及AI、LLM、Agent等新兴领域，技能积累价值高
- 大平台资源丰富，有机会参与跨团队项目，提升影响力
- 职位聚焦质量效能，对业务有直接贡献，成果可见性强
- 技术更新快，需持续学习以跟上AI和测试领域发展
- 跨团队协作复杂，需要较强的沟通和项目管理能力
- 高标准要求，需平衡泛化性与业务实际需求
- 适合有AI和测试背景，喜欢技术探索和推动变革，具备较强协调能力的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可发展为AI测试专家或技术架构师，专注于质量效能优化
- 向技术管理岗位如研发负责人或质量总监晋升
- 拓展到AI产品解决方案领域，成为业务与技术桥梁
- 负责AI测试平台的整体规划与技术架构设计，推动从工具化向平台化演进
- 将业务需求转化为可落地的产品/技术方案，确保目标边界与泛化性兼顾
- 建立AI测试效果评估体系，推动数据闭环和质量指标体系建设
- 跟踪行业趋势，调研新技术应用，协调跨团队项目落地
- AI测试技术，包括AI Coding和Agent设计开发经验
- DevOps和测试流程理解，熟悉LLM/Agent/Harness应用
- 平台架构设计与CI/CD集成能力
- 逻辑思维、快速学习能力和跨团队沟通协调能力
申请策略
- 研究阿里巴巴千问事业部业务方向，了解AI测试在集团内的应用场景
- 准备具体的技术方案案例，面试时展示解决问题和推动落地的能力
- 突出AI测试项目经验，尤其是平台架构设计和Agent开发案例
- 强调DevOps实践和CI/CD集成成果，展示工程落地能力
- 列举跨团队协作经历，体现沟通协调和项目管理技能
- 提及对LLM/Agent等技术的应用理解和学习热情
- 深入学习LLM和Agent最新技术，如用例生成和GUI/API测试执行
- 加强DevOps和效能度量知识，了解行业最佳实践
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术决策和成果
- 结合具体项目经验，强调问题分析、方案设计和落地执行
- 展示对业务的理解，说明如何平衡技术方案与实际需求
- 请描述你如何设计一个AI测试平台的架构？
- 如何评估AI测试的效果和ROI？
- 遇到跨团队协作冲突时，你如何推动项目落地？
- 你如何将LLM或Agent技术应用于测试场景？
- 对于AI测试的未来发展，你有哪些见解？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为大型科技公司的专家岗位，薪资具有市场竞争力，提供稳定的工作环境。
薪资信号偏高 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
职位涉及AI前沿技术，提供从自动化向智能化演进的学习机会，技能成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI测试、LLM、Agent、DevOps、CI/CD
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式或WLB信息，工作灵活性未知，可能需现场办公。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI测试处于高速增长赛道，具有创新性，能参与技术变革，但社会影响力一般。
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
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