苹果
AI/LLM Quality Engineer - Siri
AI/LLM Quality Engineer - Siri
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
Apple Ecosystem
CI/CD
Generative Ai
Llm Evaluation
Nlp
Test Automation
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖科技大厂、前沿AI技术栈、高成长潜力、薪资优厚，适合技术极客
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
4.8万
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 610 个在招 · 其中测试开发 10 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
负责提升Siri在中国大陆地区的功能与智能服务的质量，结合传统QA严谨性与生成式AI/LLM评估方法
需构建自动化测试工具，覆盖客户端、后端及端到端集成流程，确保AI模型在语音交互、RAG等场景下的准确性、安全性与用户体验
最低要求
计算机科学、计算机工程或同等实践经验的本科学位/硕士学位
熟练掌握至少一门现代编程语言或脚本语言（如Python、Swift、Java、Go），具备扎实的数据结构、数据库、SQL和操作系统环境（Unix/Linux/macOS）基础
拥有为客户端应用、后端服务和端到端集成流程架构和实施测试自动化框架的实战经验
熟悉CI/CD流水线、容器化以及现代云/分布式基础设施
深入理解生成式AI/LLM概念，并有利用模型API构建工具、脚本或工作流的实际能力
具备强大的分析、逻辑和调试技能：能够将复杂、模糊的问题分解为可测试的假设，并在不同技术栈中调查问题
适应力强，能在快节奏环境中应对快速变化的优先级
优秀的沟通和人际交往能力，能够有效地跨职能和地理分布团队进行协作
中英文书面和口语专业熟练
工作职责
在AI、语音/语言技术和客户体验的交叉领域工作
在整个产品生命周期中倡导产品质量
将传统QA的严谨性与前沿的生成式AI和LLM评估方法相结合
构建创新的自动化工具，将测试、评估和运营效率推向新的高度
架构和实施针对客户端应用、后端服务和端到端集成流程的测试自动化框架
利用模型API构建工具、脚本或工作流
将复杂、模糊的问题分解为可测试的假设，并在不同技术栈中调查问题
跨职能和地理分布团队进行有效协作
（优先职责）建立LLM驱动的全生命周期质量保证系统和自动化评估管道
（优先职责）定义模型质量指标和仪表盘，分析坏案并推动闭环修复
（优先职责）设计对话式AI、RAG等场景的评估方案和基准数据集
（优先职责）开发AI驱动的生产力工具
（优先职责）进行内容安全和责任AI风险评估
（优先职责）在Apple平台进行测试
优先资格
LLM驱动的全生命周期质量保证系统：在建立LLM驱动的QA系统和自动化评估管道（如自动生成测试用例、离线模型评估、自愈E2E测试自动化、持续在线监控和A/B实验质量评估）方面有成功案例
模型质量指标与坏案闭环：定义模型质量指标和仪表盘的能力
系统地收集、分类和分析坏案（区分幻觉、工具调用错误、检索失败和提示缺陷）
并与跨职能团队合作推动闭环修复
评估与基准设计：在设计对话式AI、RAG、工具使用/代理和多模态场景的评估方案、精选基准数据集、对抗性/负面样本和边缘情况方面的经验
AI生产力工具：开发轻量级AI驱动的开发人员生产力工具（如代理工作流、LLM辅助代码或测试生成）的实战经验
安全与合规：在内容安全、合规、隐私和责任AI风险评估（如偏见、有害内容生成）方面的经验
Apple生态系统：在Apple平台（iOS、iPadOS、macOS、watchOS等）上进行测试的经验
软技能与思维模式：自我激励且主动，展现出创造性和批判性思维能力
语言能力：粤语流利或熟练是强烈加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的生成式AI和大模型技术，技术栈领先
- 加入全球顶尖科技公司Apple，平台背书强
- 团队国际化，英语工作环境有助于提升语言能力
- 对候选人的技术要求极高，需兼具传统QA功底与AI算法理解
- 需要处理复杂的LLM不确定性问题（如幻觉、边界case），调试难度大
- 适合有扎实编程基础、对AI技术有浓厚兴趣、具备较强逻辑思维和问题解决能力的资深测试开发或质量工程师
缺点 / 挑战
- 可能面临较高的绩效压力和快速迭代的节奏
角色解读
- 可向AI质量专家、高级测试开发工程师或AI产品经理方向发展，随着大模型技术在消费电子领域的深入，该领域人才需求将持续增长
- 负责Siri语音助手在中国大陆地区的质量保障，重点在于生成式AI和LLM模型的评估与测试
- 掌握Python/Java等编程，具备自动化测试框架搭建能力
- 深入理解LLM原理、Prompt Engineering及RAG架构
- 熟悉CI/CD及云基础设施
申请策略
- 准备具体的案例说明如何定位和解决复杂的AI模型质量问题
- 了解Apple的产品文化和价值观
- 如有粤语能力务必在简历中注明
- 突出自动化测试框架的设计与实现经验
- 强调在AI/LLM项目中的具体贡献，如评估指标设计、Bad Case分析闭环
- 展示编程能力和系统调试能力
- 深入学习LLM评估方法论（如RLHF、Benchmark设计）
- 熟悉主流AI框架和API调用
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体项目经验说明解决方案，最后总结效果和改进空间
- 请描述你设计过的最复杂的自动化测试框架，它是如何工作的？
- 如何评估一个LLM模型的质量？你会关注哪些指标？
- 面对LLM产生的‘幻觉’或不可预测输出，你有什么测试和缓解策略？
- 请举例说明你如何通过数据分析发现并推动修复了一个关键Bug
- 如何在保证质量的同时，适应快速迭代的需求？
- 复习数据结构与算法基础
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，Apple提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，虽然JD未披露具体数字，但行业地位决定了其薪资水平处于高位。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
92较高
该职位直接参与生成式AI和LLM这一前沿技术的落地应用，技术栈非常先进，且涉及全生命周期QA体系的构建，对个人技术成长和行业视野拓展极具价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Generative AI、Python、CI/CD、RAG、Agent
业务类型profit_center
工作生活
65中等
Apple通常注重工作生活平衡，但作为核心研发部门，尤其在快速变化的AI领域，可能面临一定的交付压力。JD未明确提及弹性工作制，但跨国企业通常有一定的灵活性。
工作模式未明确
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
75中等
通过提升Siri的质量，直接改善数亿用户的日常交互体验，具有显著的用户价值和社会影响力。同时关注AI安全与合规，符合负责任AI的发展趋势。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号elevate the quality bar、customer experience、Safety & Compliance、responsible AI risk evaluation
创新程度积极采用新技术
苹果 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs