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测试开发工程师实习生（J106842）
测试开发工程师实习生（J106842）
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公测试开发
测试开发
CI/CD
JavaScript
Linux/Unix Shell
大模型
测试开发
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
大模型方向测试开发实习岗，技术成长性强，薪酬福利信息未披露
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
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 1310 个在招 · 其中测试开发 17 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位是百度面向大模型与AI智能营销金融方向产品的测试开发实习岗，负责Web端与服务端的测试用例设计、功能测试、性能及稳定性测试，并参与CI/CD与监控体系建设
适合计算机相关专业、具备Python/Java等一门以上开发语言基础、对AI大模型有热情、希望向测试开发方向发展的在校生
最低要求
计算机相关专业，本科及以上学历
能熟练地应用以下一门或几门技术进行相关开发：Python、Java/C/C++/goland、Linux/Unix Shell、JavaScript/Html/Ajax/vue
具备快速的产品及业务学习能力，敏捷全面的逻辑思维能力
具有良好的沟通协调能力、较强的团队合作精神、优秀的执行能力
热爱互联网及AI大模型，对AI大模型相关业务或技术充满好奇及热情
工作职责
负责大模型相关的AI智能营销金融方向产品测试
负责需求分析、测试用例设计、功能测试、性能&压力测试、稳定性测试、效果测试等
负责Web端、服务端相关测试，CI/CD流水线建设和优化、监控体系建设和优化
协助研发定位问题，并对产品及流程提出持续性改进建议
负责根据各项规范推进项目如期上线，迭代结束后归纳总结经验教训
优先资格
熟悉云原生架构及原理、熟悉K8S和Docker相关技术者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触大模型在营销金融场景的落地，测试对象较新颖，技术含量高于传统业务测试
- 可积累CI/CD、监控、性能测试等工程化能力
- 大厂实习经历对未来校招有背书作用
- 大模型效果测试缺乏成熟标准，需要自己探索评价方法
- 实习期短，需快速上手业务
- 适合计算机相关专业、有一定编码能力、对大模型技术有真实兴趣，并希望以测试开发作为职业起点的在校生
缺点 / 挑战
- 测试工作需同时对接产品、研发多方，沟通与推进成本较高
角色解读
- 可沿测试开发专业路线成长为高级测开、测试架构师，也可向大模型评测、AI应用开发或质量效能平台方向横向发展
- 参与大模型驱动的AI智能营销金融产品测试全流程，从需求分析、用例设计到功能、性能、稳定性与效果测试
- 需要至少掌握Python、Java、C++、Shell、JavaScript等一门以上语言并用于测试开发
- 理解Web端与服务端测试方法
- 熟悉CI/CD流水线与监控体系搭建
申请策略
- 面试中体现对百度AI大模型产品线的了解，尤其关注大模型在营销、金融场景的应用形态
- 实习时间与可到岗周期提前想清楚，便于沟通
- 突出至少一门开发语言的实战项目（Python/Java优先），体现能写代码而非只做手工测试
- 如果有自动化测试框架、接口测试、性能压测经验务必列出
- 把大模型相关的课程、竞赛或自研小项目写在显眼位置
- 补强Linux常用命令与Shell脚本、Docker与K8S基础概念和实操
- 学习Pytest/Selenium/JMeter等测试工具，了解CI/CD（Jenkins/GitLab CI）与基础监控体系
面试指南
- 回答技术题时按「问题拆解—方案设计—验证手段—结果衡量」四步展开
- 涉及大模型不确定性时强调分层测试（规则校验+人工抽检+模型评分）与指标化评估
- 讲项目经历用STAR结构，突出你写的代码和量化的改进效果
- 如何为一个基于大模型的营销文案生成产品设计测试用例？
- 大模型输出具有不确定性，你会如何设计效果评估与稳定性测试方案？
- 请描述你用过的自动化测试框架，如何组织用例与断言？
- 如果线上接口出现偶发超时，你如何排查定位？
- 你熟悉Docker/K8S的哪些能力，如何用于测试环境搭建？
职位点评
薪资福利55
成长发展85
工作生活55
使命价值72
薪资福利
55较低
JD未披露实习津贴与福利信息，作为实习岗位，薪酬稳定性与保障程度需要与HR确认后才能判断。
薪资信号未披露（AI估算：3.3–6.5千/月）
成长发展
85较高
岗位围绕大模型测试展开，同时覆盖CI/CD与监控体系建设，技术栈与AI前沿结合紧密，成长空间较大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、C++、Linux/Unix Shell、JavaScript、Vue、K8S、Docker、CI/CD、大模型、性能测试
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性工时或加班情况，地点在北京海淀研发办公区，生活便利度需结合具体工作地点确认。
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
72中等
所处的大模型与AI应用方向属于当前技术热点，但JD面向的是营销金融类产品测试，社会价值信号中性。
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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