快手
AI测试开发工程师
AI测试开发工程师
发布于 3 天前普通员工/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
Llamaindex
Prompt Engineering
大模型
测试Agent
跨端测试
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术驱动、前沿探索型岗位，提供顶尖AI技术实践平台，但具体工作模式与节奏需进一步确认。
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
30K
比测试开发中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2070 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于AI领域的测试开发工程师岗位
你需要利用AI Coding工具和大模型技术，参与测试Agent的开发与评测体系建设，通过Prompt迭代、测试任务编排等手段提升质量效率
同时，你将持续关注大模型前沿技术，并将其创新性地应用于业务测试中
最低要求
计算机、软件工程、人工智能、信息安全等相关专业，本科及以上学历
熟练使用 C++/Java/Python/Ruby/JavaScript/Shell 中至少一种，熟悉常见 Agent 框架/ Prompt 优化流程，有实际落地经验者优先
具备扎实的计算机基础以及广阔的技术视野，对前沿技术和方法有极强的探索欲
具有良好的沟通能力和团队合作精神、快速的学习能力，思维敏捷、逻辑清晰、执行力强、工作责任心强，能承受一定工作压力
人工智能相关专业在校生，具备图像处理或 NLP 基础知识者优先
工作职责
熟悉服务端、移动端、Web 中至少一端的测试方法，具备跨端测试意识，能在指导下参与跨端需求测试
熟练应用 AI Coding 工具，参与测试 Agent 开发、Agent 评测体系建设，完成 Prompt 迭代、测试任务编排
对产品提出改进建议以建立极致的用户感受，对项目提出改进建议以提高项目整体效率，在项目中保持和产品经理、开发工程师、用户等积极有效沟通，推动及时合理地解决问题
持续关注和调研大模型领域的前沿技术或最佳实践，并在工作中落地创新，结合 AI 技术在业务质量效率中创新应用，提升质量效能的建设
优先资格
加分项
熟悉 LangChain、LlamaIndex 等主流 RAG 框架，了解其对应的测试方法论，并有相关测试实践或效果评测经验
有利用大模型辅助测试的实践经验，如基于 LLM 自动生成测试用例、辅助接口测试，或参与过 Agent 能力评测等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性：直接参与大模型、Agent等尖端技术在测试领域的应用与创新，技术成长天花板高
- 业务影响力：通过技术手段直接提升产品与项目质量，能清晰看到个人贡献的价值
- 公司平台：快手作为上市巨头，资源丰富，能提供大规模业务场景供实践和验证
- 综合能力锻炼：岗位要求技术、沟通、产品思维多维结合，能全面锻炼个人能力
- 技术更新快：大模型技术日新月异，需要持续投入大量时间学习和跟进，以保持竞争力
- 问题复杂度：涉及跨端测试和AI评测体系建设，需解决的问题复杂且综合性强
- 适合对AI技术充满热情、乐于探索前沿应用、具备扎实工程能力和良好沟通意识的计算机相关专业毕业生或初级工程师
- 希望将新技术落地于实际业务以创造价值的求职者尤其适合
缺点 / 挑战
- 跨领域融合：需要将AI技术与传统测试方法论结合，对综合技术能力要求高，挑战较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI测试与效能领域，成为团队在智能化测试方向的技术核心
- 架构师路线：负责构建更复杂、更全面的AI驱动质量保障体系
- 技术管理路线：带领测试团队，推动部门级的质量效能提升战略
- 负责利用AI和大模型技术开发和优化测试Agent，构建自动化、智能化的测试体系
- 通过Prompt工程优化Agent性能，并进行系统性的评测与迭代，确保测试质量
- 在测试工作中主动提出产品和项目改进建议，并推动问题解决，保障用户体验
- 持续跟踪AI技术前沿，并将其创新应用于提升测试效率和质量效能
- 扎实的软件测试基础，具备跨端（服务端、移动端、Web）测试思维和实践经验
- 熟练使用Python等至少一门编程语言，这是进行工具开发和自动化脚本编写的基础
- 熟悉大模型、Agent框架（如LangChain）及Prompt工程，有实际应用经验是关键优势
- 良好的逻辑思维、沟通能力和快速学习能力，以应对快速变化的技术领域
申请策略
- 深入研究快手业务：了解快手主App、海外产品Kwai以及商业化、游戏等业务线的产品特点和测试挑战
- 准备AI测试案例：准备1-2个你认为可以通过AI技术显著提升测试效率或质量的场景，并构思初步解决方案
- 展现产品与用户思维：在面试中展示你如何从用户角度思考产品质量，并主动提出改进建议的思考过程
- 突出编程能力：详细列出使用的编程语言及熟练程度，最好附有相关项目代码链接或成果描述
- 展示AI实践经验：重点描述使用AI工具、大模型、Agent框架（如LangChain）进行开发或实践的具体项目经历
- 量化测试成果：用数据说明过往测试工作对效率、覆盖率、缺陷发现等方面的贡献
- 体现探索与学习能力：描述如何自学新技术、参加技术社区活动或将研究成果应用于实践
- 深入学习Prompt Engineering：系统学习如何设计、优化Prompt以提升大模型应用效果，可参考开源项目和实践案例
面试指南
- 对于技术案例问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 重点阐述你遇到的难点、你的创新性解决方案以及最终量化的效果
- 对于评测设计问题，从功能、性能、安全性、用户体验等多个维度展开，说明如何定义指标（如准确率、召回率、延迟）并设计测试集
- 对于场景设计问题，体现结构化思维：从用户核心链路、兼容性、性能、安全等多个方面系统性地列出测试点
- 请描述一个你使用AI或大模型技术解决具体测试问题的案例
- 如何评测一个测试Agent的性能？你会设计哪些指标和测试方法？
- 如果让你为快手的一个新功能（例如新的互动特效）设计测试方案，你会考虑哪些跨端测试点？
- 你如何看待AI技术对传统软件测试工程师岗位的影响？你如何准备？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位薪资水平预计在市场中上，对于具备相关技能的求职者具有较强吸引力，但具体福利细节未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位核心要求学习与落地前沿AI技术，提供了极佳的技能成长和行业视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Prompt Engineering、Agent、LangChain、LlamaIndex、RAG
成长机会持续关注和调研大模型领域的前沿技术或最佳实践、在工作中落地创新
业务类型profit_center
工作生活
65中等
JD未提及办公模式、工作时间等信息，生活化动机满足程度无法明确判断，存在不确定性。
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
70中等
该职位致力于通过技术创新提升产品质量与效率，对社会有积极影响，但使命宣言不突出。
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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