滴滴出行
AI质量架构师
AI质量架构师
发布于 3 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 Agent
Go
Llm
Prompt
Rag
微服务
自动化测试
质量工程
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
头部互联网平台、前沿AI质量工程落地、技术成长空间大，但需承担线上质量与资损防控责任。
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
3.5万
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 2140 个在招 · 其中测试开发 20 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 测试开发 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责滴滴国际化出行及平台技术业务的质量保障与AI质量体系工程化落地
你需要构建质量防御体系、度量体系及资损防控体系，并结合AI Agent技术提升交付质量与效率，主导线上问题全生命周期管理
最低要求
本科及以上学历，计算机或相关专业，3-5 年质量工程、AI Agent或相关经验，有出行、电商、支付、交易等复杂业务经验
熟练掌握 Java / Go / Python 至少一门，能够独立开发工具、服务或AI Agent
具备扎实的测试基础，熟悉功能、接口、自动化、回归、稳定性或性能测试中的一个或多个方向
理解微服务、数据库、缓存、消息队列等常见技术栈，能够结合业务做问题分析
对 AI 赋能质量有实践兴趣或经验，了解 LLM、Prompt、RAG、Agent 等基本概念，并且至少有一项AI Agent项目落地
具备良好的执行力、协作能力和文档沉淀能力，能够独立推动小范围专项落地
工作职责
负责业务日常需求的质量保障工作，构建子方向质量防御体系，识别核心风险并推动问题闭环，保障子方向需求按期高质量交付
主导 AI 质量体系与工程化在子方向落地，建立持续评测、质量门禁、风险治理和线上反馈闭环沉淀平台与标准，推动组织规模化应用并形成业务影响力
根据子方向业务质量需要，构建可复用的质量工程能力和质量度量体系，驱动研发测试一体化，持续提升交付质量与效率
子方向质量管理，主导子方向线上问题的全生命周期管理（发现→响应→定位→止损→复盘→改进闭环），从故障中提炼系统性改进项，推动质量体系持续进化
识别和防范资金/数据损失风险，设计并验证资损防控体系，确保涉资链路的正确性、一致性和可追溯性
配合推进部门专项闭环，跟踪问题、验证效果、持续优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的AI Agent与LLM技术在质量工程中的落地应用，技术栈新颖，个人技术壁垒高
- 依托滴滴国际化出行业务，能积累复杂交易/支付链路的资损防控与高并发系统质量保障经验
- 大平台背景，体系化建设机会多，能够推动组织规模化应用并形成业务影响力
- 资损防控和线上问题全生命周期管理责任重大，需具备较强的抗压能力和应急响应能力
- 具备扎实测试开发基础，且对AI大模型、Agent技术有浓厚兴趣并有一定落地经验的中级质量工程师
缺点 / 挑战
- 需要兼顾传统质量保障与AI新技术的探索，对技术广度和深度要求较高，学习压力大
角色解读
- 从质量工程师向AI质量架构师/质量专家发展，深耕AI赋能质量保障的前沿领域
- 未来可转型为质量团队负责人或技术总监，主导更大范围的质量体系与效能平台建设
- 负责国际化出行业务的质量保障体系构建与AI质量工程化落地，建立持续评测与质量门禁标准
- 主导线上问题全生命周期管理及资损防控体系设计，确保涉资链路的正确性与一致性
- 利用AI Agent、LLM等前沿技术赋能质量工程，驱动研发测试一体化，提升交付质量与效率
- 扎实的测试基础与质量工程能力，熟悉自动化、性能测试等，能独立开发测试工具或AI Agent
- 熟练掌握Java/Go/Python至少一门语言，熟悉微服务架构及常见中间件，具备复杂业务问题分析能力
- 具备AI大模型落地经验，了解LLM、Prompt、RAG等概念，并能将其应用于质量保障场景
申请策略
- 了解滴滴国际化出行业务的特点及面临的挑战，准备一些关于如何利用AI解决传统质量痛点的具体案例
- 突出在复杂业务（如出行、电商、支付）中的质量保障与资损防控经验，展示系统性思维
- 详细展示AI Agent、LLM、RAG等技术在测试或质量工程中的实际落地项目及量化成果
- 强调使用Java/Go/Python独立开发测试工具、服务或平台的能力，体现工程化落地实力
- 深入学习大模型在代码生成、自动化测试用例生成、智能缺陷分析等质量场景的应用方案
- 提升对微服务架构、消息队列等底层技术的理解，增强线上问题快速定位与排查能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出AI技术带来的具体收益（如效率提升百分比、缺陷拦截率）
- 对于资损和故障处理，强调体系化建设、闭环思维和复盘改进机制，展现全局观
- 请分享一个你主导的AI Agent在质量保障中落地的项目，遇到了哪些挑战？
- 在出行或支付等复杂业务中，你是如何设计资损防控体系的？
- 面对线上突发故障，你的全生命周期管理流程是怎样的？请举例说明
- 如何利用LLM或RAG技术提升自动化测试的效率或覆盖率？
- 复习微服务架构、常见中间件原理及排查工具，准备应对底层技术细节的追问
- 梳理自己过往项目中最具挑战性的质量难题及AI解决方案，准备详细的技术细节和数据支撑
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
滴滴作为头部互联网企业，薪资福利具备市场竞争力，3-5年经验的质量架构师岗位薪资预期良好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI Agent、LLM等前沿技术在质量工程中的落地，技术成长空间大，且能接触复杂的国际化出行业务。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Go、Python、AI Agent、LLM、RAG、Prompt、微服务
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB，但作为线上问题全生命周期管理及资损防控岗位，可能需要承担一定的应急响应压力。
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
依托国际化出行业务，保障用户出行安全与资金安全，具有一定的社会价值，但主要偏向技术效能与业务支撑。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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