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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测试开发
测试开发
CI/CD
Generative Ai
Go
Llm
Sql
Test Automation
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
AI助手核心产品质量岗，技术前沿、成长性强，WLB信息不明确。
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
该职位负责中国大陆地区 Siri 功能与智能服务的质量保障，覆盖客户端、后端和端到端集成测试
你需要结合传统 QA 与生成式 AI/LLM 评测方法，构建自动化测试工具，并协同跨职能团队提升产品质量
最低要求
计算机科学、计算机工程或同等实践经验的学士/硕士学位
至少精通一种现代编程或脚本语言（如 Python、Swift、Java、Go），并具备数据结构、数据库、SQL 和操作系统环境（Unix/Linux/macOS）的扎实基础
具备为客户端应用、后端服务和端到端集成流程架构并实现测试自动化框架的实践经验
具备 CI/CD 流水线、容器化和现代云/分布式基础设施经验
对生成式 AI / LLM 概念有扎实理解，并具备使用模型 API 构建工具、脚本或工作流的实际能力
具备较强的分析、逻辑和调试能力：能够将复杂、模糊的问题拆解为可测试假设，并跨不同技术栈调查问题
具备较强适应力和韧性，能在快节奏环境中应对快速变化的优先级
具备较强的沟通和人际交往能力，能与跨职能、地理分布团队有效协作
具备专业工作水平的英语和普通话书面及口语能力
工作职责
作为 Siri 质量工程师，你将在 AI、语音/语言技术与客户体验的交汇处工作
负责提升中国大陆地区 Siri 功能与智能服务的质量标准
在完整产品生命周期中主导产品质量
将传统 QA 严谨性与生成式 AI/LLM 评测方法结合
构建创新自动化工具以提升测试、评估和运营效率
优先资格
基于 LLM 的全生命周期 QA 与评估流水线：具备建立 LLM 驱动的全生命周期质量保障体系和自动化评估流水线的成功经验（如自动化测试用例生成、离线模型评估、自愈式端到端测试自动化、持续在线监控和 A/B 实验质量评估）
模型质量指标与 bad case 闭环：具备定义模型质量指标和仪表盘的能力
能够系统收集、分类和分析 bad case（区分幻觉、工具调用错误、检索失败和提示词缺陷）
并与跨职能团队紧密合作推动闭环修复
评估与基准设计：具备为对话式 AI、RAG、工具使用/Agent 和多模态场景设计评估方案、精选基准数据集、对抗/负样本和边缘案例的经验
AI 生产力工具：具备开发轻量级 AI 驱动的开发者生产力工具的实践经验（如 Agent 工作流、LLM 辅助代码或测试生成）
安全与合规：具备内容安全、合规、隐私和负责任 AI 风险评估经验（如偏见、有害内容生成）
Apple 生态系统：具备在 Apple 平台（iOS、iPadOS、macOS、watchOS 等）测试的经验
软技能与心态：自我驱动、积极主动，具备创造性和批判性思维
语言能力：流利或熟练粤语是强加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于 AI、语音/语言技术与客户体验交叉领域，技术方向前沿
- 可深度参与生成式 AI/LLM 评测、自动化测试框架和工具建设，技能积累扎实
- 面向 Siri 核心功能与智能服务，产品影响面大，跨团队协作视野广
- 对测试开发、AI 质量工程有兴趣的人，可形成差异化竞争力
- 需要同时覆盖客户端、后端、端到端集成及 LLM 评测，技术栈广、问题复杂
- 快节奏环境中优先级变化快，对适应力和自我驱动要求高
- 适合具备软件测试自动化背景、对生成式 AI/LLM 质量保障有热情，且能在复杂快节奏环境中主动推进问题解决的工程师
缺点 / 挑战
- 跨地域、跨职能协作多，沟通与推动闭环的成本较高
角色解读
- 可从质量工程师向资深质量工程/测试架构方向深耕，负责更复杂的 AI 质量体系
- 可拓展至 LLM 评测、AI 工程效率、质量平台等专项领域
- 在跨端与跨职能协作中积累经验，未来可走向技术管理或质量负责人岗位
- 负责中国大陆地区 Siri 功能与智能服务的质量保障，覆盖客户端、后端及端到端集成流程
- 将传统 QA 严谨性与生成式 AI/LLM 评测方法结合，设计并执行测试与评估
- 构建自动化测试框架和工具，提升测试、评估与运营效率
- 与跨职能、跨地域团队协作，推动缺陷闭环与产品质量提升
- 扎实的编程能力，至少精通 Python、Swift、Java、Go 中的一种
- 具备测试自动化框架、CI/CD、容器化和云/分布式基础设施经验
- 理解生成式 AI/LLM 概念，能基于模型 API 构建工具与工作流
- 较强的分析调试、跨团队沟通及中英文工作能力
申请策略
- 简历中体现中英文沟通能力，如有粤语能力可注明
- 面试前了解 Siri 在中国大陆的产品形态与本地化质量挑战
- 突出测试自动化框架从0到1或规模化落地的项目，说明覆盖客户端/后端/端到端
- 展示 Python/Swift/Java/Go 等编程能力，以及 CI/CD、容器化、云基础设施实践
- 强调生成式 AI/LLM 相关工具、评测流水线或模型 API 应用经验
- 用数据说明缺陷发现、质量提升、测试效率优化等成果
- 补充 LLM 评测、RAG、Agent/工具调用、bad case 分析等知识
- 准备一个可展示的 AI 辅助测试/自动化工具小项目
面试指南
- 用 STAR 结构讲清背景、目标、行动和量化结果，突出你主导的部分
- 面对设计题，先拆解用户场景与风险，再说明测试分层、自动化策略和评估指标
- 面对 LLM 质量题，覆盖离线评测、在线监控、bad case 分类归因和闭环机制
- 你如何为一个涉及客户端、后端和 LLM 的 Siri 功能设计端到端测试策略？
- 请举例说明你搭建过的测试自动化框架，以及它带来的效率提升
- 如何设计 LLM 评测指标、benchmark 和 bad case 闭环？
- 遇到复杂且模糊的质量问题，你如何拆解为可测试假设？
- 你如何与跨地域的产品、开发和算法团队推动缺陷修复？
职位点评
薪资福利80
成长发展87
工作生活55
使命价值78
薪资福利
80较高
JD未披露薪资与福利，但岗位为跨国科技企业核心产品线质量工程岗，薪酬竞争力预计较强；具体需与HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
87较高
岗位深度结合生成式AI/LLM评测与自动化测试，技术前沿性强，但JD未明确培训或晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Swift、Java、Go、SQL、CI/CD、Generative AI、LLM、RAG、Test Automation
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性工时或加班安排，WLB信息不足，建议面试时确认。
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
78中等
岗位参与 Siri 与生成式 AI 质量保障，处于AI助手相关赛道，技术应用前沿；但JD未突出社会使命或行业普惠价值。
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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