联想
Automation test engineer (AI)
Automation test engineer (AI)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Agent
Bios
Llm
Rag
Vlm
自动化测试
笔记本测试
AI 估算 · 15k–25k
结合AI测试技能要求和联想大厂平台，合肥地区薪资属于中上水平，具备一定竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是联想合肥的自动化测试工程师（AI方向），主要负责基于LLM/VLM/AI Agent等技术开发智能测试能力，并针对笔记本BIOS、驱动、系统等场景搭建自动化测试方案
工作内容涵盖工具链开发、跨团队协作以及AI测试技术的落地探索，适合对AI+测试结合感兴趣的技术人才
最低要求
具备计算机科学、软件工程、人工智能、自动化等相关专业本科及以上学历，拥有扎实的软件开发理论功底
熟练掌握Python编程语言，具备良好的代码架构设计能力、规范的编码习惯和扎实的程序开发功底
拥有自动化测试开发从业经验，熟悉主流自动化测试框架、测试工具及研发工具链
了解LLM、AI Agent、RAG、VLM等人工智能相关技术体系，具备相关项目实战、学习实践或开源项目经验者优先
熟悉PC及笔记本软硬件测试业务场景，掌握Windows系统、硬件驱动、固件BIOS等相关基础专业知识者优先
具备优秀的逻辑分析能力、自主学习能力及跨团队沟通协作能力，能够高效对接多方团队推进项目
工作认真负责、执行力强，能够立足实际业务场景，持续推动技术方案迭代与测试能力优化升级
工作职责
参与基于LLM/VLM/AI Agent的智能测试能力开发与落地，完成测试意图理解、任务拆解、工具调用及结果判断等核心环节
负责智能测试关键模块的设计、开发与性能优化，持续提升测试执行效率与问题识别能力，并结合业务场景推动智能测试能力融入研发验证全流程
针对笔记本BIOS、驱动、Windows系统、电源管理、显示、无线连接、音频、稳定性等测试场景，进行智能化测试工具与专项测试能力的开发及迭代优化
实现复杂软硬件交互场景的自动化测试方案搭建，支撑长周期、多变量测试任务稳定执行
协助测试团队推进测试流程标准化建设与能力复用，提升整体质量保障效率
负责智能测试相关工具链与平台基础能力建设，涵盖日志采集、系统状态读取、脚本执行、状态监控、数据回传等功能模块搭建
参与知识库、RAG、规则推理等智能测试辅助能力研发，助力测试流程标准化、智能化升级
完成与现有自动化框架、测试管理系统及各类业务平台的对接集成与性能优化
联动测试、研发、BIOS、驱动等跨职能团队，梳理业务需求与技术对接规范，推进智能测试能力落地落地
参与需求评审、技术方案研讨、线上问题定位及方案效果迭代优化
持续调研AI技术在测试领域的行业应用，探索适配公司业务场景的智能化测试落地路径
优先资格
了解LLM、AI Agent、RAG、VLM等人工智能相关技术体系，具备相关项目实战、学习实践或开源项目经验者优先
熟悉PC及笔记本软硬件测试业务场景，掌握Windows系统、硬件驱动、固件BIOS等相关基础专业知识者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：结合AI与自动化测试，积累LLM/VLM/AI Agent实战经验，紧跟行业趋势
- 大厂平台：联想作为跨国巨头，提供完善的培训体系、资源支持和职业稳定性
- 技能复合：既能提升编程和测试能力，又能深入硬件知识，形成独特竞争力
- 合肥宜居：相比一线城市，合肥生活成本低，工作生活平衡较好
- 技术复杂度高：需要同时掌握AI、自动化测试和硬件知识，学习曲线较陡
- 跨团队协作多：需频繁与研发、BIOS、驱动等多方沟通，对协调能力要求高
- 测试场景复杂：笔记本软硬件交互场景多，长周期测试任务需高度耐心和细致
- 适合有编程基础、对AI应用感兴趣，并愿意深入研究硬件测试的工程师
- 既能享受大厂稳定性，又能接触前沿技术
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深耕AI+测试领域，成为智能测试专家，主导测试平台架构
- 向测试开发经理或技术Leader发展，带领团队推进测试智能化
- 横向拓展到AI研发或质量工程方向，结合大模型创新测试方法
- 利用LLM/VLM/AI Agent技术开发智能测试工具，实现测试意图理解、任务拆解和自动化执行
- 针对笔记本BIOS、驱动、系统等场景搭建自动化测试方案，确保软硬件交互的稳定可靠
- 建设测试工具链（如日志采集、状态监控），并与现有测试框架和业务平台集成
- 与测试、研发、BIOS等团队协作，推动智能测试能力落地并持续优化
- 熟练掌握Python编程，具备良好的代码设计和开发习惯
- 了解LLM、RAG、AI Agent等AI技术，有实际项目或开源经验优先
- 熟悉主流自动化测试框架（如Selenium、pytest）和研发工具链
- 具备PC/笔记本软硬件测试知识，了解Windows系统、驱动、BIOS等
申请策略
- 在简历中明确提及对智能测试的理解和兴趣，并附上相关个人项目或GitHub链接
- 面试前了解联想笔记本产品线和常见测试痛点，准备一两个AI测试方案思路
- 突出自动化测试项目经验，尤其是使用Python和主流框架的成果
- 展示AI技术相关经历，如LLM调用、AI Agent开发、开源贡献或论文
- 如有PC/笔记本软硬件测试背景，详细描述测试方法和工具
- 强调跨团队协作案例，体现沟通和推动能力
- 学习LangChain、AutoGPT等AI Agent框架，动手搭建小型测试Agent
- 熟悉Windows系统调试工具（如WinDbg、Process Monitor）和BIOS基础
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结合具体项目数据
- 技术问题先讲原理再举实例，体现理解深度
- 对AI测试问题，可从“意图理解-任务拆解-工具调用-结果验证”的闭环展开
- 请描述你设计过一个自动化测试框架的架构？
- 如何利用LLM提高测试用例生成的效率？
- 在笔记本测试中，你如何处理BIOS或驱动相关的复杂问题？
- 你如何看待AI在测试领域的前景？有什么具体应用场景？
- 准备2-3个自动化测试项目案例，详细说明技术选型和优化效果
职位点评
74
综合评分
联想合肥AI测试岗，技术前沿、薪资中上、WLB一般，适合技术驱动型人才。
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、拥抱AI前沿的求职者，能接受一定工作强度，但希望兼顾生活成本。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
联想作为大厂，薪资福利有竞争力，合肥生活成本低，综合补偿性较好，但JD未明确薪资细节。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
该职位涉及AI前沿技术（LLM、VLM等），与自动化测试结合，技能成长性强，且有跨团队协作机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、VLM、AI Agent、RAG、Python、自动化测试
业务类型profit_center
工作生活
60中等
合肥节奏相对缓和，但JD未提及弹性办公或WLB，且测试工作可能涉及长周期任务，有一定压力。
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
70中等
AI+测试有助于提升产品质量和效率，行业前景良好，但社会价值较为中性。
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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