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测试开发工程师
测试开发工程师
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
JavaScript
Llm
Rag
Sql
自动化测试
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
测试开发工程师，结合代码与AI技术，薪资市场水准，技术成长性好，工作模式未明确。
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
20K
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 890 个在招 · 其中测试开发 21 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
负责滴滴AI应用、Agent、模型服务及数据平台的测试与质量保障工作
你需要通过代码能力和AI技术，设计测试方案、开发自动化工具，并探索AI赋能测试以提升效率和覆盖率，确保产品质量
最低要求
专业背景：本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、人工智能等相关专业优先
技术能力：具备良好的代码能力，熟练掌握 Python / Java / JavaScript / TypeScript 至少一门
熟悉 Git、Linux、SQL 等基本工程能力
测试能力：掌握软件测试基本理论和方法，具备功能、接口、异常、数据校验、回归等测试能力，能够独立完成测试方案设计、Case设计及问题定位
AI能力：了解大模型、Agent、RAG、AI Coding等相关技术，对AI应用及测试验证有兴趣，具备较强的AI工具使用和提效意识
工程与质量意识：具备较强的风险识别、问题分析和质量意识，能够主动发现潜在问题，并推动问题闭环
学习与创新能力：具备较强的学习能力和技术探索意识，愿意持续探索AI + 测试自动化 + 测试工程化，推动测试效率和质量持续提升
工作职责
AI及数据平台测试：负责AI应用、Agent、模型服务及数据平台的测试与质量保障，深入业务和技术链路，识别并推动解决质量风险
AI能力验证：针对AI问答、Agent、RAG等场景，设计测试数据与验证方案，评估AI输出的准确性、完整性、一致性和稳定性
自动化与工程化：通过Python/Java/JS/TS等进行接口、E2E、数据校验及测试工具开发，推进自动化回归、质量门禁和测试工程化
AI赋能测试提效：探索AI Coding、Agent、LLM等在Case生成、自动化开发、缺陷分析、测试执行及结果分析中的应用，持续提升测试效率和覆盖率
质量体系建设：参与测试规范、测试资产及质量门禁建设，做好线上问题复盘和根因分析，推动质量问题闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技能复合性强，能同时积累编程、测试和AI前沿技术经验
- 行业前景好，AI与测试结合是技术发展趋势，市场需求增长
- 工作强度可能较大，需主动推动质量闭环和问题解决
- 适合对编程、测试和AI技术都有浓厚兴趣，具备较强学习能力和质量意识的求职者
缺点 / 挑战
- 公司平台大，能接触复杂业务场景和技术挑战，有利于个人成长
- 技术难度较高，需持续学习AI和自动化新工具，跟进技术快速迭代
- 竞争压力存在，需在AI测试领域建立个人技术优势
角色解读
- 可成长为高级测试开发工程师或测试架构师，专注自动化和质量体系建设
- 转向AI测试专家或质量管理角色，深耕AI应用的质量验证
- 有机会参与技术管理，带领团队推动测试智能化和平台化
- 负责AI应用和数据平台的质量保障，通过测试设计确保产品稳定可靠
- 开发自动化测试工具和框架，提升测试效率，推动测试工程化
- 探索AI技术在测试中的应用，如用LLM辅助测试用例生成和缺陷分析
- 扎实的编程能力，至少精通Python、Java、JavaScript或TypeScript中的一种
- 全面的软件测试理论知识，能够独立设计测试方案和执行测试
- 了解AI相关技术（如大模型、Agent、RAG），并能将其应用于测试提效
- 良好的工程素养和问题分析能力，注重质量闭环和持续改进
申请策略
- 研究滴滴的数据平台业务和AI战略，面试中展示对业务的理解
- 关注测试开发和AI测试领域的最新动态，体现技术敏感度
- 突出Python/Java等编程项目经验，展示代码能力和工程实践
- 强调测试相关经历，如自动化测试框架开发、测试用例设计等案例
- 体现AI应用探索，如使用LLM工具、参与AI项目测试等经验
- 补充质量意识和问题解决案例，展示主动推动改进的能力
- 深入学习AI测试技术，如LLM在测试中的应用、Agent测试方法
- 加强自动化测试工具开发能力，熟悉E2E测试和数据校验框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出个人贡献
- 结合技术原理回答问题，如测试策略选择、工具设计思路等
- 强调质量意识和主动性，展示如何推动问题解决和持续改进
- 请描述你如何为一个AI问答场景设计测试用例和验证方案？
- 你过去使用Python开发过什么自动化测试工具？遇到了哪些挑战？
- 如何评估AI输出的准确性和稳定性？你会用到哪些指标或方法？
- 请分享一个你推动质量改进或问题闭环的案例
- 你如何看待AI在测试提效中的应用？有哪些实践经验？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资可能处于市场水准，但福利未明确提及，整体补偿性动机得到一定满足。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
85较高
职位涉及AI测试前沿技术，有较强的技能成长机会和技术探索空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、AI、Agent、RAG、LLM
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确提及，假设现场办公，工作与生活平衡可能一般。
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
AI技术应用有行业前景，但岗位直接社会影响力有限。
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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