商米科技
软件测试高级工程师
软件测试高级工程师
发布于 34 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公测试开发
测试开发
Ai Agent
CI/CD
Iot
Llm
自动化测试
软件测试
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI测试技术、高成长性、技术驱动型岗位，WLB待确认
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
3.3万
比测试开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
16 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 测试开发 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于将AI智能体（Agent）技术引入软件测试领域，通过搭建LLM工作流实现测试场景的智能化改造
需结合Python/Java自动化脚本与主流AI平台（如Coze、LangChain），构建从用例生成到缺陷自动回填的闭环工具链，并推动前沿技术在商米全球化业务中的落地应用
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化或相关专业
年以上软件测试开发经验，有智能硬件、IoT或Android终端测试经验者优先
熟练掌握至少一门编程语言（Python优先），具备编写测试脚本或自动化工具的能力，熟悉常用的自动化测试框架或接口测试工具
熟悉至少一种主流AI智能体搭建平台（如Coze、Dify、LangChain等），有实际搭建并落地的工作流案例
工作职责
AI应用与智能体（Agent）搭建：探索并应用大语言模型（LLM）及AI智能体技术，针对测试生命周期中的高频、重复性场景进行智能化改造
熟悉主流AI智能体搭建方案，包括但不限于Coze（低代码平台）、LangChain（代码级框架）等，独立搭建面向测试业务的AI智能体工作流，实现从“人工操作”到“智能体自动执行/辅助”的转变
维护和优化AI智能体的知识库（如测试规范、历史缺陷库、业务文档），提升智能体输出的准确性与业务贴合度
业务自动化与工具链建设：结合AI能力与自动化脚本（Python/Java），开发或维护自动化测试工具，提升回归测试与冒烟测试的执行效率
将AI智能体与现有测试平台、CI/CD流水线（如Jenkins）或缺陷管理系统（如JIRA）进行集成，实现测试结果自动回填、缺陷自动创建等自动化闭环
持续跟踪AI测试领域的前沿技术（如Agentic AI、自动化用例生成），结合商米全球化与多场景的业务特点，进行原型验证与内部推广
优先资格
有商用终端行业测试经验
有过AI智能体在测试场景（如自动生成用例、自动分析失败日志、自动复现Bug）的实际落地经验
熟悉Android系统底层机制或具备硬件外设（打印机/NFC/扫码）调试经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI+测试的前沿交叉领域，技术栈新颖且具有前瞻性
- 能够接触并应用最新的LLM和Agent技术，个人技术竞争力强
- 商米作为智能硬件头部企业，业务场景丰富，有助于积累垂直领域经验
- AI在测试领域的应用尚处探索阶段，可能需要自行摸索最佳实践，缺乏成熟参考
- 需要同时兼顾传统自动化测试维护和AI新技术研发，工作强度可能较大
- 对AI工程化落地能力要求高，需解决幻觉、准确率等实际问题
- 适合对AI技术充满热情、具备扎实测试开发基础且喜欢探索新技术的资深测试工程师
缺点 / 挑战
- 希望突破传统测试瓶颈，向智能化测试方向发展的从业者
角色解读
- 可向AI测试架构师方向发展，主导企业级AI测试平台建设
- 也可深入AI工程化领域，转型为专注于测试领域的AI应用专家
- 随着经验积累，可带领团队进行技术创新和业务赋能
- 负责搭建基于LLM和Agent的AI测试工作流，替代部分人工测试操作
- 开发和维护自动化测试工具，将AI能力集成到CI/CD流程中，实现测试闭环
- 跟踪并验证AI测试前沿技术，推动其在业务中的应用
- 精通Python/Java编程，具备深厚的自动化测试框架使用经验
- 熟练掌握LangChain、Coze等AI智能体搭建平台
- 熟悉CI/CD流水线（Jenkins）和缺陷管理工具（JIRA）
- 了解IoT或智能硬件测试流程者优先
申请策略
- 准备一个完整的AI测试Demo或项目案例，展示从需求分析到落地的全过程
- 研究商米的产品线（如智能POS、打印机等），理解其测试难点
- 关注AI测试领域的最新论文和开源项目，展现技术敏感度
- 突出展示AI智能体搭建的具体案例，如使用LangChain/Coze实现的自动化工作流
- 强调Python/Java自动化测试工具的开发成果，特别是性能提升数据
- 展示将AI集成到CI/CD或缺陷管理系统的实践经验
- 如有IoT或智能硬件测试背景，重点标注
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等AI开发框架，掌握Prompt Engineering技巧
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体场景说明实现细节，最后总结成效和改进点
- 强调问题解决思路和量化成果
- 请详细介绍你搭建过的一个AI智能体工作流，包括技术选型、实现逻辑和遇到的挑战
- 如何将LLM生成的测试用例或结果整合到现有的CI/CD流水线中？
- 在测试场景中，如何评估和优化AI智能体的输出准确性和可靠性？
- 面对AI测试中的幻觉问题，你有什么解决方案或实践经验？
- 请描述一个你通过自动化或AI手段显著提升测试效率的案例
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为C轮后的大型科技企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，符合高级人才的市场价位。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
职位高度聚焦于AI Agent这一前沿技术领域，提供大量学习和应用新技术的机会，职业发展路径清晰且具有高成长性。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、LangChain、Coze、Python、自动化测试
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作或远程办公政策，通常研发类岗位需坐班。但作为科技公司，可能具备一定的灵活性，整体WLB中等。
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
通过AI技术提升测试效率和产品质量，间接支持全球用户获得更好的智能硬件体验，具有一定的社会价值和行业意义。
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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