快手
智能测试 Agent 开发工程师-安全方向
智能测试 Agent 开发工程师-安全方向
发布于 2 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
Agent框架
Go
全栈开发
大模型
接口测试
提示词工程
自动化评测
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI测试开发岗位，技术挑战高、成长空间大，薪资有竞争力，但WLB未知。
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
3万
比测试开发中位数高
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 2610 个在招 · 其中测试开发 9 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是快手安全方向的智能测试Agent开发工程师，主要负责利用AI技术提升测试效率与质量
工作包括开发AI测试Agent（如GUI、接口测试）、参与Agent评测体系建设，并全栈开发测试及风控工具
需要结合大模型、Agent框架等前沿技术，推动测试与安全业务的智能化落地
最低要求
具备扎实的软件测试基础，熟悉服务端、移动端、Web 端测试方法，能够独立完成需求测试、接口测试、功能测试、自动化测试及质量风险分析
熟悉 Agent 框架或智能体开发范式，理解任务规划、工具调用、执行链路、结果校验等核心机制，有落地经验者优先
了解 Agent 评测方法，能够围绕任务完成率、结果准确率、稳定性、效率、成本等指标设计评测方案
具备全栈开发能力，熟悉至少一种后端语言或框架，如 Java、Go、Python、Node.js 等
熟悉至少一种前端技术栈，如 React、Vue、TypeScript 等
有 AI Coding 工具实战经验，能够引导 AI 生成可运行、可维护、可测试的代码，并能完成审查、调试、验证和优化
熟悉常见工程化能力，包括接口设计、数据库设计、任务调度、日志分析、异常监控、CI/CD、容器化部署等，有工具平台建设经验者优先
具备良好的问题分析和工程落地能力，能够从测试、安全业务、研发质效等视角识别问题，并通过工具化、平台化、智能化方式解决问题
计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
具备 NLP、大模型应用、机器学习、图像处理等基础知识者优先
工作职责
负责快手安全方向平台及系统的质量保障，覆盖服务端、移动端、Web 端等场景，完成需求测试、质量方案设计、测试效率提升
参与测试及安全业务 Agent 的设计、开发与落地，包括 AI GUI 测试 Agent、AI 接口测试 Agent、Agent 评测裁判、安全蓝军巡检 Agent 等
参与 Agent 评测体系建设，设计评测指标、评测数据集、评测流程及自动化评测平台，持续评估 Agent 的准确性、稳定性、效率与成本
熟练使用 AI Coding 工具，能够开发测试工具、风控运营工具、Agent 评测工具及相关平台，具备前后端全栈交付能力
跟踪大模型、Agent 框架、提示词工程、多 Agent 协作、自动化评测等技术，并结合测试、安全业务场景推动落地
优先资格
有落地经验者优先
有工具平台建设经验者优先
计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先
具备 NLP、大模型应用、机器学习、图像处理等基础知识者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及AI Agent、大模型等新兴领域，技能成长快
- 大公司平台，资源丰富，能接触复杂业务场景与规模化系统
- 岗位结合测试与安全，职业路径宽，技术纵深强
- 技术更新迅速，需持续学习AI、Agent等新知识，适应快
- 跨测试、开发、AI多领域要求，技术栈广，工作复杂度高
缺点 / 挑战
- 作为业务支撑岗，需平衡质量与效率，可能面临多方协调压力
- 适合对软件测试有扎实基础，同时热衷AI技术、追求技术深度与创新的工程师，能接受跨领域学习和挑战
角色解读
- 可深耕AI测试领域，成为智能测试专家或Agent架构师
- 向安全工程或质量平台架构方向发展，负责更复杂系统
- 凭借全栈与AI能力，有机会转向技术管理或产品经理角色
- 负责安全方向平台的质量保障，覆盖多端测试场景，提升测试效率
- 开发与落地AI测试Agent，如GUI测试、接口测试等，推动智能化测试
- 参与Agent评测体系建设，设计评测方案与自动化平台
- 使用AI Coding工具全栈开发测试、风控工具及平台
- 扎实的软件测试基础，熟悉多端测试方法
- 熟悉Agent框架与开发范式，有相关落地经验
- 全栈开发能力，掌握后端（如Java、Python）和前端（如React、Vue）技术
- AI工具实战经验，能引导AI生成并优化代码
申请策略
- 研究快手安全业务与产品，理解其测试需求与挑战，在面试中体现业务洞察
- 准备一个完整的智能测试项目案例，说明从问题识别、方案设计到落地的全流程
- 突出软件测试经验，包括自动化测试、质量方案设计成果
- 展示AI相关项目经历，如Agent开发、大模型应用、AI工具使用
- 强调全栈开发能力，提供前后端工具或平台开发案例
- 列举工程化实践，如CI/CD、容器化、监控等经验
- 深入学习Agent框架（如LangChain）与提示词工程，进行实践项目
- 提升AI Coding工具熟练度，如GitHub Copilot、ChatGPT等，并积累代码审查经验
面试指南
- 采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰描述项目经历
- 技术问题结合原理与实践：先解释概念（如Agent框架），再说明具体应用场景和优化点
- 强调量化成果：如效率提升百分比、错误率下降等数据，体现价值
- 请介绍一个你开发的测试工具或Agent项目，包括技术选型与实现细节
- 如何设计一个AI测试Agent的评测方案？考虑哪些指标和流程？
- 在使用AI Coding工具时，如何确保生成代码的质量与可维护性？
- 描述一次你在测试中发现复杂安全问题的经历，你是如何分析和解决的？
- 对于多Agent协作场景，你有什么理解或实践经验？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位薪资预期具有竞争力，但福利细节未在JD中披露，补偿性动机得到较好满足。
薪资信号偏高 (2千–4万/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术（如Agent、大模型）与测试融合，提供明确的技术成长机会与业务落地场景。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent框架、大模型、AI GUI测试、提示词工程、多Agent协作
成长机会有落地经验者优先、推动落地
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式，可能为现场办公；未明确WLB信息，生活化动机满足程度有限。
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
智能测试与安全结合，属于技术增长领域，但社会影响力表述中性，意义感动机满足较好。
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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