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Siri Quality Engineer
Siri Quality Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公质量保证
质量保证
CI/CD
大模型评估
敏捷开发
根因分析
生成式Ai
自动化框架
质量保障
跨团队协作
软件测试
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖大厂核心AI质量岗，技术栈前沿、薪酬优厚，侧重个人能力跃升与产品体验守护
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
5.0万
比质量保证中位数高
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 580 个在招 · 其中质量保证 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 质量保证 · 61 个在招
职位详情
关于这个职位
负责Siri语音助手及智能服务的全链路质量保障与测试体系建设
需结合传统QA严谨性与生成式AI/大模型评估方法，设计自动化测试框架与评估工具，覆盖端到端测试策略、Bad Case闭环分析、安全合规审查及跨团队协作，确保产品高质量交付
最低要求
计算机科学、计算机工程或相关专业本科及以上学历（或具备同等实践经验）
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及操作系统（Unix/Linux/macOS）基础
具备客户端应用、后端服务及端到端集成流程的测试自动化框架架构与实施经验
熟悉CI/CD流水线、容器化技术及现代云/分布式基础设施
深入理解生成式AI/大模型概念，并有利用模型API构建工具、脚本或工作流的实际经验
具备优秀的分析、逻辑与调试能力，能将复杂模糊问题拆解为可测试假设，并在多技术栈中排查问题
适应力强，能在快节奏环境中应对快速变化的优先级
沟通与人际交往能力强，能有效与跨职能及地理分布团队协
中英文书面及口语达到专业工作水平
工作职责
端到端质量把控：制定测试策略、全面测试计划、参与设计评审并执行质量验证，确保新的Siri功能与服务以卓越品质交付用户
大模型与AI评估：设计严格的评估方案、精选基准数据集、构建对抗/负样本及边缘案例，覆盖对话式AI、RAG、工具使用/智能体及多模态场景
AI赋能的工具与自动化：利用生成式AI与现代自动化技术开发内部工具、智能测试生成流水线及自愈测试框架，提升运营速度与日常工程生产力
质量指标与Bad Case闭环：定义模型质量指标与监控看板，系统化收集、分类并诊断故障模式（如幻觉、工具调用错误、检索失败、提示词缺陷等），协同建模与产品团队推动持续改进
深度故障排查与根因分析：跨多层级调查并解决复杂模糊问题，涵盖客户端应用、云端后端服务、API、遥测/日志及AI模型行为
安全与合规：支持内容安全、隐私、偏见及负责任AI风险的评估，维持高标准的用户信任与合规性
跨部门协作：与工程、产品、本地化及跨站点团队紧密合作，在整个软件开发生命周期中贯彻最佳质量实践
优先资格
具备基于大模型的端到端QA与评估流水线搭建经验（如自动化用例生成、离线模型评估、自愈E2E测试、持续在线监控及A/B实验质量评估）
能定义模型质量指标与看板，系统化收集分类Bad Case（区分幻觉、工具调用错误、检索失败、提示词缺陷等），并推动跨团队闭环修复
有对话式AI、RAG、工具使用/智能体及多模态场景下的评估方案、基准数据集构建及对抗/负样本设计经验
动手开发轻量级AI驱动开发者生产力工具的经验（如智能体工作流、LLM辅助代码/测试生成）
内容安全、合规、隐私及负责任AI风险评估经验（如偏见、有害内容生成）
在Apple平台（iOS, iPadOS, macOS, watchOS等）上的测试经验
自我驱动、积极主动，具备创造性与批判性思维能力
粤语流利或精通为强烈加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托苹果顶级产品生态与海量用户数据，接触前沿AI与大模型技术
- 技术栈先进（自动化框架、GenAI评估、云原生），个人技术壁垒高
- 薪酬福利与职业发展体系成熟规范
- 对底层原理与全链路排查能力要求极高，需同时兼顾客户端、服务端与AI模型层
- 大模型评估标准尚在演进中，需持续跟进最新学术与工业界动态
- 跨地域/跨部门协作复杂度高，沟通成本较大
- 适合具备扎实编程与测试开发功底，对AI/大模型技术充满热情，且擅长系统性思考与复杂问题拆解的技术型求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级质量工程师/技术专家方向发展，深耕AI质量保障与大模型评测领域
- 也可横向拓展至AI产品经理或算法工程方向，成为懂质量、懂业务、懂技术的复合型核心人才
- 负责Siri语音助手及智能服务的全链路质量保障，制定测试策略与自动化方案
- 设计大模型评估体系与基准数据集，监控模型表现并推动Bad Case闭环优化
- 深入排查客户端、云端及AI模型层的复杂故障，确保产品安全合规与用户体验
- 精通Python/Java等编程语言及数据结构算法
- 熟练搭建测试自动化框架与CI/CD流水线
- 掌握生成式AI/大模型原理及评估方法（RAG、Agent、Prompt工程等）
- 具备极强的系统调试、根因分析与跨团队沟通能力
申请策略
- 提前研究苹果Siri最新功能迭代与公开技术文档，准备1-2个针对AI质量问题的深度案例分析
- 面试时注重展现结构化思维与数据驱动的决策习惯
- 突出主导过的测试自动化框架从0到1搭建经验，量化提升的测试效率或覆盖率
- 详细列举大模型/GenAI相关项目，说明评估方案设计、Bad Case分析及闭环落地成果
- 强调CI/CD集成与云原生环境实操经历
- 深入学习大模型评测指标（如BLEU、ROUGE、人工对齐评分）及红队测试(Red Teaming)方法
- 强化Python/Go脚本编写与分布式测试调度能力
- 补充Prompt Engineering与RAG架构基础知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 重点突出“问题定义->方案设计->工具开发->数据验证->效果度量”的完整闭环
- 强调技术选型的权衡依据与最终带来的业务/效率价值
- 请分享你搭建过的最复杂的测试自动化框架，解决了哪些痛点？
- 如何设计一个针对大模型幻觉或工具调用错误的评估方案？
- 遇到跨层级（客户端-云端-AI模型）的模糊Bug，你的排查思路是什么？
- 复习操作系统、网络协议与数据库底层原理
- 梳理过往项目中关于性能压测、异常注入与混沌工程的具体实践
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资处于行业领先水平，配合完善的五险一金、补充医疗及股票激励，整体薪酬竞争力强。
薪资信号偏高 (3.5千–6.5万/月)
成长发展
90较高
深度参与前沿大模型与生成式AI质量体系建设，技术栈极具前瞻性，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Swift、Java、Go、SQL、Generative AI、LLM、RAG、CI/CD、Docker
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
作为一线科技大厂核心研发岗，通常节奏较快，但苹果相对重视工作与生活的平衡，具体需以实际团队为准。
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
致力于提升全球用户智能交互体验，推动AI技术安全、合规、负责任地落地，具有明确的用户价值导向。
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maintain high standards for user trust and compliance、delight our customers
创新程度积极采用新技术
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