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蚂蚁集团-测试开发工程师-鲸探-1024热招
蚂蚁集团-测试开发工程师-鲸探-1024热招
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
测试开发
CI/CD
Go
大模型
容器化
搜索推荐系统
数据质量
Ai自动化测试
高并发压测
AI 估算 · 35k–55k
蚂蚁集团高级测试开发岗位，杭州互联网高薪，5年以上经验，AI测试方向稀缺，薪资接近大厂P7水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是蚂蚁集团鲸探数字藏品平台的测试开发工程师，负责搜索推荐链路的质量保障，包括制定测试策略、搭建AI自动化测试平台、构建数据质量保障体系、实施高并发压测等
你将主导质量架构设计，推动测试左移和效能提升，适合有5年以上测试开发经验、熟悉搜索推荐系统及AI测试的工程师
最低要求
必备条件：
● 计算机或相关专业本科及以上学历，5年以上测试开发或质量保障经验
● 精通Python/Java/Go中至少一门，具备独立开发测试框架、中间件或自动化平台的工程能力
● 熟悉搜索推荐系统架构与数据流转链路，掌握数据质量评估方法论（完整性、准确性、一致性、时效性）
● 具备AI自动化测试落地经验，熟悉大模型在测试领域的应用场景（如用例生成、日志分析、智能巡检）
● 熟悉CI/CD流水线与容器化部署，具备测试平台DevOps集成、微服务治理及分布式系统测试经验
● 具备技术方案评审、跨团队协同与复杂问题攻关能力，能独立完成技术规划、架构设计与团队赋能
工作职责
岗位职责
主导鲸探搜索与推荐链路的质量架构设计，制定端到端测试策略，保障算法推荐准确率与搜索召回率核心指标达标
搭建AI驱动的自动化测试平台，落地智能用例生成、视觉/UI自动化与数据断言，实现核心业务场景自动化覆盖
构建数字资产数据质量保障体系，设计数据一致性校验、流转监控与异常告警机制，确保藏品全生命周期数据零差错
实施高并发场景（如首发/限量活动）压测与稳定性保障，输出性能瓶颈分析与容量规划方案，保障活动期间系统可用性≥99.95%
建立质量度量与效能评估模型，沉淀测试资产与技术规范，推动测试左移与质量门禁落地，提升团队研发交付效率30%以上
主导跨部门质量协同与复杂故障根因分析，输出复盘改进方案，赋能业务方建立长效质量防御机制
优先资格
优先条件：
● 有数字藏品、内容平台或高并发交易场景质量保障经验
● 主导过AI测试平台/数据质量监控平台从0到1落地，有可量化的效能提升或质量指标改善数据
● 熟悉推荐算法评估体系（AUC/CTR等）及搜索相关性评估方法
● 具备技术团队指导经验，能独立承担业务线质量技术Owner角色
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队聚焦AI驱动测试，技术前沿，能积累大模型、数据质量等高价值技能
- 薪资福利有竞争力，大厂背书有利于后续职业发展
- 技术栈要求全面，需要同时具备开发、测试、AI、性能等多方面能力，学习成本高
缺点 / 挑战
- 蚂蚁集团平台大，鲸探是数字藏品领军项目，业务前景好，技术挑战大
- 数字藏品行业政策风险存在，业务稳定性可能受影响
- 高并发场景（首发活动）压力大，需要较强的抗压能力和快速响应能力
- 适合有5年以上测试开发经验、对AI测试和搜索推荐质量有热情、乐于挑战复杂问题、希望在大型互联网平台深耕质量技术的工程师
角色解读
- 在质量技术领域深耕，成为AI测试、数据质量或性能工程方向的专家
- 向技术管理方向发展，担任业务线质量技术Owner或团队Leader
- 横向拓展到整体研发效能、DevOps或架构设计，成为全栈质量保障专家
- 主导搜索推荐链路的质量架构设计，制定端到端测试策略，保障算法准确率与召回率达标
- 搭建AI驱动的自动化测试平台，实现智能用例生成、UI自动化与数据断言，提升测试效率
- 构建数据质量保障体系，设计一致性校验、流转监控与告警机制，确保数字藏品全生命周期数据零差错
- 实施高并发场景压测与稳定性保障，输出性能瓶颈分析与容量规划，确保活动期间系统可用性
- 精通Python/Java/Go至少一门，具备开发测试框架或自动化平台的工程能力
- 熟悉搜索推荐系统架构与数据流转，掌握数据质量评估方法论
- 具备AI自动化测试落地经验，了解大模型在测试中的应用
- 熟悉CI/CD流水线与容器化部署，具备分布式系统测试经验
申请策略
- 关注蚂蚁集团的测试技术博客和开源项目，了解团队技术方向
- 面试前准备好1-2个完整的技术方案案例，涵盖问题、设计、效果
- 突出AI测试相关项目经验，尤其是利用大模型或自动化平台提升效能的案例
- 展示搜索推荐系统或数据质量保障的实战成果，如指标提升、平台搭建等
- 强调高并发压测、性能分析及系统稳定性保障的项目经验
- 体现跨团队协同和技术方案设计能力，用具体数据说明产出
- 补充大模型在测试中的应用知识，如智能用例生成、日志分析等
- 深入学习推荐算法评估体系（AUC/CTR等）和搜索相关性评估方法
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目类问题，突出量化指标
- 针对技术方案类问题，先梳理需求目标，再比较多种方案，最后给出推荐方案及其理由
- 对于协作或推动类问题，体现同理心、数据驱动和渐进式改进的思路
- 请介绍一个你主导的AI测试平台项目，包括技术选型、架构设计和效果
- 如何保障搜索推荐系统的数据质量？请讲述具体的方法和工具
- 假如鲸探首发活动预计QPS 10万，你会如何设计压测方案？
- 你如何看待大模型在测试领域的应用前景？有什么实践？
- 团队测试左移推进中遇到阻力，你会如何说服开发同学？
职位点评
74
综合评分
技术前沿、薪资优厚、发展空间大，但工作强度和办公灵活性一般。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长、薪资回报和职业发展的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
80较高
薪资处于市场偏高水准，大厂福利完善，但JD未提及具体薪资，面议信号。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展
90较高
技术栈前沿（AI测试、大模型），成长信号明确（技术规划、团队赋能），晋升路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Go、AI、大模型、搜索推荐、数据质量、CI/CD、容器化、高并发
成长机会技术规划、架构设计、团队赋能、质量技术Owner
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作制，互联网大厂通常有加班文化，JD无明确WLB信号。
工作模式仅现场办公
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
60中等
数字藏品行业属于新兴领域，社会影响力中性，JD未提及使命或社会价值。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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