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优酷-高级测试开发工程师-北京
优酷-高级测试开发工程师-北京
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
不限
测试开发
Ai评测
Diffusion
Llm
Mmlu
大模型评测
测试工具开发
测试策略
自动化测试
AI 估算 · 30k–50k
北京高级测试开发工程师，涉及AI前沿领域，大厂薪资水平较高，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为优酷的高级测试开发工程师，你将负责制定和执行测试策略，主导项目测试，并针对AI生成内容（视频、文本、图像等）建立质量评测体系
这个岗位需要你具备扎实的编程基础和丰富的测试经验，同时深入理解大模型评测方法，与研发团队紧密合作，确保AI产品的质量和体验
你将参与前沿技术评测，推动测试工具和平台的建设，是产品质量保障的核心角色
最低要求
熟悉Java/C/C++等至少一种编程语言，至少3年以上软件开发或自动化测试工作经验
按照产品架构和业务要求，制定和推进测试策略、测试计划和测试方法的实施
参与产品需求和架构设计评审，对需求和设计进行有效性分析，识别相关风险及保障产品的可测试性
参与测试效果评估和软件质量核查，通过测试相关流程、策略、方法和工具等创新，提升测试的质量和效率
工作职责
按照产品架构和业务要求，制定和推进测试策略、测试计划和测试方法
主导执行项目测试，包括制定测试计划，分配测试资源，构建测试环境，执行集成测试、回归测试等
完成代码走查、测试代码开发等白盒测试工作
保证被测系统的质量，并通过测试流程和方法创新，努力提升研发的质量和效率
解决测试过程中的复杂技术问题，能够发现工作中的效率提升点，开发工作中需要的测试工具
针对AI生成类内容（视频、文本、图像等），建立质量评测体系，制定主观+客观相结合的评估标准
负责大模型相关能力的评测与质量保障，包括但不限于生成质量、一致性、安全性、鲁棒性等维度的测试设计与执行
优先资格
在某一测试领域比如性能、安全、自动化等具备很强的专业技能者优先
AI产品方向专项要求（优先）：
AI视频/图像类： 熟悉计算机视觉基础概念，了解主流视频/图像生成模型（如Diffusion、GAN、VAE等），能设计画面质量、时序一致性、运动合理性等维度的评测方案，具备视频质量客观指标（FID/FVD/LPIPS等）的评估经验
AI文本类： 熟悉大语言模型（LLM）基本原理与评测方法，能设计准确性、流畅性、安全性、指令遵循度等维度的测试方案，了解主流评测基准（如MMLU、HumanEval、C-Eval等）及人工评估流程搭建
AI多模态类： 具备多模态产品（图文、音视频联动）测试经验，能设计跨模态一致性、端到端链路质量等评测方案
评测工程化： 有构建AI评测平台或自动化评测Pipeline的经验，能推动评测数据集管理、自动化回归、BadCase分析与闭环治理等工程化能力建设
有AIGC产品、大模型平台或内容生成类产品测试经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 优酷作为大型互联网平台，平台稳定，资源丰富
- 工作内容涵盖测试工具开发和评测体系建设，技能积累多
- AI评测属于新兴领域，方法论和工具尚不成熟，需要探索和创新能力
- 对技术广度和深度要求高，需要不断学习最新AI技术
缺点 / 挑战
- 涉及AI和AIGC前沿领域，技术挑战大，个人成长快
- 测试工作可能面临较大压力，尤其是在快速迭代的产品环境下
- 适合对AI技术有热情、具备扎实测试基础且愿意挑战前沿问题的软件测试工程师
角色解读
- 可成长为测试专家，深耕AI质量保障领域
- 可晋升为测试团队负责人或质量架构师，管理测试团队
- 因涉及AI前沿技术，有机会转向AI产品研发或算法评测方向
- 制定测试策略和计划，主导项目测试执行，确保质量
- 负责AI生成内容的质量评测体系建设，设计评测方案和流程
- 开发测试工具和自动化平台，提升测试效率
- 解决测试中的复杂技术问题，特别是大模型评测相关的挑战
- 熟练掌握Java/C/C++等至少一种编程语言，具备3年以上自动化测试经验
- 熟悉软件测试理论和方法，如集成测试、回归测试、白盒测试
- 针对AI方向，需了解计算机视觉、大语言模型或多模态相关知识及评测方法
- 具备测试工具开发能力，能构建评测平台和自动化Pipeline
申请策略
- 了解优酷的业务方向，特别是视频和AI内容生成产品
- 在简历中强调对质量保障的理解和AI质量的兴趣，展现学习能力
- 突出自动化测试项目经验和编程能力，特别是Java/C++项目
- 如果有AI相关测试经验（如模型评测、数据标注、质量评估），务必详细描述
- 强调开发过的测试工具或平台，展示工程化能力
- 列出在测试策略制定、性能优化、安全测试等专项领域的成就
- 补充学习AI基础概念，如生成模型、大模型评测方法
- 熟悉常用评测指标（如FID、FVD、MMLU）和评测工具的使用
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，具体说明项目背景、你的角色、采取的措施和效果
- 对于AI评测问题，可从客观指标和主观评估两个维度展开，结合具体工具和方法
- 针对编程和工具开发问题，强调架构设计、代码质量和使用效果
- 请介绍你设计过的测试策略，如何保证复杂系统的质量？
- 如何对AI生成内容进行质量评测？你了解哪些评测指标？
- 谈谈你使用Java或C++开发自动化测试工具的经历
- 如何解决测试过程中的一个复杂技术问题？
- 你如何看待大模型评测中的安全性和鲁棒性？
职位点评
67
综合评分
优酷AI评测方向高级测试开发，前沿技术挑战大，薪资市场水准，WLB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。
更适合这类人
适合追求技术成长、渴望接触AI前沿领域、并能适应快节奏工作的测试工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
该职位未披露薪资，但大公司平台通常提供有竞争力的薪酬福利，整体处于行业中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
职位涉及AI前沿方向，技术挑战大，有丰富的学习机会和成长空间，有利于个人技能进阶。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、C++、AI、大模型、Diffusion、LLM、MMLU、评测
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为北京，JD未提及远程或弹性工作模式，作为测试开发通常需要现场办公，加班情况未知。
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
60中等
AI评测工作对产品质量有正向影响，但更偏向技术保障层面，社会意义体现不突出。
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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