蚂蚁集团
OceanBase-AI 驱动测试工程师-OceanBase
OceanBase-AI 驱动测试工程师-OceanBase
发布于 大约 8 小时前实习/见习
北京市 / 西安市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
测试开发
Llm
Prompt Engineering
Rag
数据库
测试自动化
AI 估算 · 4k–8k
大厂AI方向实习薪资有竞争力，但实习通常月薪4000-8000元。
职位详情
关于这个职位
这是一份蚂蚁集团OceanBase团队的AI驱动测试工程师实习岗位，你将深度参与基于大语言模型（LLM）的自动化测试框架构建，利用Vibe Coding理念实现从自然语言到测试用例的自动转化
同时，你还会进行智能工具链研发、数据飞轮建设和前沿技术探索，非常适合对AI与软件测试交叉领域感兴趣的在校生
最低要求
学历背景：计算机、软件工程、人工智能或相关专业在校生，本科及以上学历
编程能力：熟练掌握至少一门主流编程语言（Python 优先，或 Java/Go），具备良好的代码规范与数据结构算法基础
系统认知：熟悉 Linux 操作系统基本原理，了解容器化技术（Docker/K8s）者优先
工作职责
AI 测试效能落地：协助构建基于 LLM（大语言模型）的自动化测试框架，推动 Vibe Coding 理念在测试场景中的实际应用，实现从“自然语言描述”到“可执行测试用例/脚本”的自动转化
智能工具链研发：与团队协作，将复杂的数据库测试场景沉淀为 AI 原生工具，利用 Agent 技术实现测试用例自动生成、异常根因智能分析及测试报告自动解读
数据飞轮建设：负责测试领域高质量语料的清洗、构造与管理，优化 Prompt 工程策略，持续迭代模型在数据库垂直领域的理解与生成能力
前沿技术探索：跟踪业界最新的 AI for SE（软件工程）及 AI Testing 技术动态，并在内部进行技术预研与原型验证
优先资格
AI 专项技能（核心加分项）：
AI 应用基础：了解大语言模型（LLM）的基本原理、常见架构及局限性
熟悉 Prompt Engineering（提示词工程）技巧，有实际调优经验者极佳
了解 LangChain、LlamaIndex 等主流 AI 应用开发框架，或有 RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）开发经验者优先
有模型输出评估和agent测试经验者优先
Vibe Coding 敏锐度：对“自然语言即代码”的开发模式有浓厚兴趣，善于利用 AI 辅助编程工具（如 Cursor、Claude code、Codex等）提升开发效率，并能思考其在测试领域的边界与突破点
有AI测试工具链开发经验者优先
领域知识：
数据库与云原生：对数据库基本原理（SQL、事务、索引等）有基本认知
了解云计算、分布式系统概念者加分
测试思维：对软件测试理论（单元测试、集成测试、压力测试）有基础了解，具备质量意识
软实力：
学习与协作：逻辑清晰，具备极强的主动学习能力（Self-driven），能够快速消化新技术并转化为生产力
具备良好的团队沟通与协作意识
责任心：靠谱（值得信任）、负责、精进（精进钻研），富有责任感，有很好的问题分析和推进问题解决能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度接触LLM、Agent等前沿AI技术，技能积累价值高
- 蚂蚁集团大厂平台，团队技术氛围浓厚，成长空间大
- 实习岗位门槛相对全职较低，适合在校生积累项目经验
- 实习内容涉及较多探索性工作，需要主动性强
- 可能面临高强度研发节奏，需要快速产出成果
- 适合对AI与软件测试交叉领域有浓厚兴趣、具备较强编程和自学能力的在校生，尤其是有LLM或Prompt工程经验的同学
缺点 / 挑战
- 岗位对AI和测试双重技能要求较高，学习曲线陡峭
角色解读
- 积累AI与测试工程交叉领域经验，成为AI测试专家或质量效能负责人
- 深入数据库和云原生技术，向技术专家或架构师方向发展
- 掌握前沿AI开发框架，未来可转向AI应用开发或AI产品经理
- 构建基于大语言模型的自动化测试框架，实现自然语言到测试用例的自动转化
- 研发AI原生工具，利用Agent技术进行测试用例生成、异常分析和报告解读
- 负责测试语料清洗、构造与管理，优化Prompt工程策略提升模型能力
- 跟踪AI for SE前沿技术，进行技术预研与原型验证
- 熟练掌握Python编程和基本数据结构算法
- 了解LLM原理和Prompt Engineering，有LangChain、RAG或Agent经验者优先
- 熟悉Linux和容器化技术（Docker/K8s），对数据库有基本认知
- 具备强烈的主动学习能力和团队协作意识
申请策略
- 在简历中附上AI测试相关作品或GitHub链接，体现实践能力
- 关注OceanBase和蚂蚁集团的技术博客，了解其云原生方向
- 突出AI相关项目经验，如LLM调优、Prompt设计、RAG应用等
- 强调编程能力（Python）和测试相关实践（单元测试、自动化测试）
- 展示对技术社区的关注和自学能力，如GitHub项目、技术博客
- 提前熟悉LangChain、LlamaIndex等框架，动手完成一个小型AI应用
- 补充数据库基础知识（SQL、事务）和容器化技术（Docker）
面试指南
- 对于技术方案题，先明确问题定义，再给出具体思路和备选方案，最后总结优缺点
- 对于经验题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化叙述
- 对于认知题，展示你对技术原理的理解和思考深度，结合实际案例
- 请描述你如何利用LLM自动生成测试用例？遇到过哪些挑战？
- 谈谈你对Vibe Coding的理解及在测试中的应用场景
- 你熟悉哪些Prompt Engineering技巧？举例说明
- 如何评估大语言模型在测试领域的输出质量？
- 你用过哪些AI辅助编程工具？它们如何提升你的效率？
职位点评
55
综合评分
大厂AI测试实习，前沿技术栈，成长空间大但需现场办公。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿AI实践的在校生，对薪酬和生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利30
成长发展90
工作生活30
使命价值60
薪资福利
30较低
实习薪资属于市场中等水平，但大厂品牌和转正机会有一定吸引力；JD未提及福利详情。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
岗位提供前沿AI技术实战机会，有数据飞轮建设和Agent开发等成长空间，但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、LangChain、RAG、Agent、Docker、K8s
业务类型cost_center
工作生活
30较低
未提及远程或弹性办公，大概率需现场办公；地点在北京/西安，通勤因素一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
AI+测试领域属于高速增长赛道，但岗位偏向内部效能提升，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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