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软件测试高级工程师
立即应聘

软件测试高级工程师

发布于 大约 10 小时前

普通员工/个人贡献者

天津市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai测试
CI/CD
Fio
Jmeter
性能测试
自动化测试
Nas存储

AI 估算 · 15k–25k

6年+高级测试，天津地区，联想平台，薪资处于市场中上水平，自动化与AI方向有一定溢价。

职位详情

关于这个职位

作为联想高级软件测试工程师，你将负责端到端全流程质量把控，主导Linux端AI中心与手机端应用的测试，搭建自动化测试体系，并开展AI模型性能、NAS存储稳定性等专项测试

需要你具备扎实的测试方法论和Python/Shell编程能力，能独立设计测试方案并驱动跨团队协作
这是一个深度参与AI产品测试、提升自动化与专项技能的机会

最低要求

本科及以上学历，计算机相关专业

年及以上测试工作经验，其中1-2年自动化测试开发经验
至少完整参与1款智能硬件、AI产品或跨端应用的全生命周期测试
精通功能测试、兼容性测试、性能测试方法，具备复杂跨端场景测试方案设计与执行能力
熟练掌握Python/Shell至少一种编程语言，能独立开发自动化测试脚本与简易测试工具
熟悉Linux系统操作与命令行编程，了解Linux服务器环境搭建与基础问题排查
掌握Appium、JMeter、fio等测试工具，了解Docker容器化技术与CI/CD流程，具备自动化测试框架搭建基础
了解AI模型基础测试逻辑、NAS存储协议（NFS/SMB）、手机端跨机型适配原理，能应对复杂场景测试需求
兼具手工测试严谨性与自动化思维，能平衡测试深度与效率，精准识别质量风险
具备良好的团队管理与赋能能力，能指导初级测试工程师，推动团队测试能力提升
沟通协调能力强，能高效对接多团队推进问题解决，适应敏捷开发节奏
工作严谨负责，具备较强的责任心与执行力，能承受一定的工作压力

工作职责

端到端全流程质量把控：主导 Linux 端 AI 中心（模型服务、数据存储、硬件管理）与手机端应用的端到端测试，覆盖 AI 聊天交互、硬件控制、系统升级、NAS 存储、跨端同步等核心场景

深度参与需求评审与测试方案设计，通过功能、兼容性、稳定性、性能专项测试，全链路保障产品质量与用户体验
自动化测试体系搭建与落地：结合业务痛点设计自动化测试策略，主导核心场景自动化脚本开发（基于 Python/Shell），搭建轻量化跨端自动化测试框架
通过Appium、fio、JMeter 等工具，实现回归测试、性能监控等自动化执行，提升测试效率与覆盖度
专项测试与技术攻坚：聚焦复杂场景开展专项测试，包括 AI 模型性能、NAS 存储读写稳定性、手机端跨机型 / 跨系统兼容性、跨端联动异常场景模拟
测试工具与流程优化：研发适配业务场景的测试辅助工具，简化手动测试操作
对接 CI/CD 流程实现自动化测试集成，支撑敏捷迭代高效交付
测试环境与数据管理：搭建并维护 Linux 多版本、手机端多机型 / 多系统测试环境，实现环境快速部署与问题定位
构建高仿真测试数据集，支撑测试全场景覆盖
跨团队协同推进：协同产品、Linux 服务器端开发、手机端开发，明确测试需求与质量标准
反馈测试过程中的技术问题，推动跨部门协同优化，保障产品按计划高质量上线

优先资格

有Linux端PC、手机端应用或跨端（设备-手机）测试经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 联想作为国际大厂，平台稳定，项目资源丰富，能接触AI、NAS等前沿技术领域
  • 职责涵盖从手工到自动化、专项测试的全面实践，技能积累深度好
  • 天津生活成本相对低，工作生活平衡较好，联想在当地有成熟园区
  • 团队协作与指导初级成员的机会也有利于锻炼管理能力
  • 跨端测试场景复杂，涉及Linux服务器、手机端多机型多系统，问题定位难度大
  • 需要同时掌握多种工具和协议（Appium、fio、NFS/SMB等），学习曲线较陡
  • 适合有5年以上测试经验、希望深入自动化与专项测试、对AI硬件和跨端场景感兴趣、能在稳定平台中持续成长的测试工程师

缺点 / 挑战

  • 作为高级工程师，需承担技术攻坚和团队赋能双重压力，对综合能力要求高

角色解读

  • 可以深耕自动化测试架构方向，成为测试开发专家或测试架构师
  • 也可拓展AI测试领域，结合机器学习知识转向AI算法测试或质量保障专家
  • 具备团队指导经验后，可向测试经理或质量负责人方向发展
  • 负责AI智能硬件产品的全流程测试，包括Linux端AI中心与手机端App的端到端质量把控
  • 主导自动化测试框架的搭建与脚本开发，提升回归测试和性能监控效率
  • 开展AI模型性能、NAS存储稳定性等专项测试，解决跨端协同等复杂场景问题
  • 维护测试环境与数据集，协同产品、开发等多团队推动质量改进
  • 精通测试方法论（功能、兼容性、性能），能设计跨端场景测试方案
  • 熟练掌握Python/Shell，能独立开发自动化脚本和测试工具
  • 熟悉Linux系统操作，掌握Appium、JMeter、fio等测试工具，了解Docker和CI/CD
  • 了解AI模型测试基础、NAS存储协议及手机端适配原理，具备技术攻坚能力

申请策略

  • 联想天津岗位比较看重实际动手能力，简历中最好附上GitHub或代码片段
  • 面试时准备好一个完整的测试方案设计案例，体现从需求分析到自动化落地的思路
  • 突出6年+测试经验中的自动化测试成果，包括框架搭建、脚本开发案例
  • 强调跨端测试（Linux+手机端）或智能硬件测试项目经验，展示全流程质量把控能力
  • 列出Python/Shell编程能力和具体工具使用（Appium、JMeter、Docker等）
  • 如果有团队指导或项目管理经历，务必体现
  • 如果对NAS或AI模型测试不熟，可以提前学习NFS/SMB协议基础及AI模型评测指标
  • 加强Linux系统操作和Shell脚本能力，能熟练使用fio进行存储性能测试

面试指南

  • STAR法则：描述背景、任务、行动和结果，突出技术选型与量化效果
  • 从端到端视角：先分析用户场景和风险点，再设计测试策略，最后评估覆盖率
  • 请描述一次你主导的自动化测试框架搭建经历，遇到了什么困难，如何解决？
  • 如何测试一个跨端（设备-手机）的AI聊天功能？请设计测试方案
  • 对于NAS存储的读写稳定性测试，你会关注哪些指标和场景？
  • 当测试时间紧张时，你如何平衡手工测试和自动化测试的投入？
  • 请说说你对CI/CD中测试集成的理解，以及你如何优化流水线效率
  • 复习Linux常见命令和Python脚本编写，准备自动化测试框架（如Appium）的实战经验

职位点评

71
综合评分

大厂稳定平台，AI与自动化前沿技术，学习成长空间大，但现场办公且工作强度中等。

更适合这类人
适合追求技术成长和平台稳定性，能接受办公室工作，对AI和自动化测试有热情的求职者。
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65

薪资福利

75中等

联想作为上市大厂，薪资福利有竞争力，天津地区生活成本较低，整体稳定性和薪酬回报较好。

薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）

成长发展

85较高

职位涉及AI、自动化、NAS等前沿技术，提供全面的技能成长机会，且有团队指导职责，发展空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI模型测试、NAS存储、Appium、Docker、CI/CD、Python/Shell
成长机会团队管理与赋能能力
业务类型profit_center

工作生活

60中等

未明确说明远程或弹性办公，联想天津办公地点为园区，通勤可能一般，但天津整体节奏较慢。

工作模式仅现场办公
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

65中等

联想在智能硬件、AI领域有实际产品落地，对用户生活和产业发展有积极影响，但属于商业公司，社会意义中等。

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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