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1. 算法/模型質(zhì)量保障 ? 與算法研究員一起制定評測方案，構(gòu)建測試數(shù)據(jù)集，對 CV/NLP/語音等模型的準確性、魯棒性、安全性、公平性做量化評估。 ? 設(shè)計白盒測試，檢查代碼覆蓋率、接口穩(wěn)定性，定位并推動解決模型缺陷。
2. 全流程測試 ? 參與需求評審、系統(tǒng)設(shè)計、代碼評審，制定測試策略、計劃與用例。 ? 執(zhí)行功能、接口、性能、兼容、安全、系統(tǒng)集成等多維度測試，跟蹤缺陷生命周期。
3. 自動化與工具鏈 ? 使用 Python/Java/Shell 編寫自動化腳本，搭建 CI/CD 流水線中的質(zhì)量卡點（如 Jenkins + Docker/K8s）。 ? 開發(fā)或維護 AI Benchmark、模型評測平臺、數(shù)據(jù)可視化報表，提高測試效率與覆蓋率。
4. 前沿技術(shù)探索 ? 跟進 AIGC、大模型、AutoML 等新技術(shù)，從測試角度給出可行性及風險評估。 ? 研究 AI 賦能測試（如用 GPT 自動生成用例、Diff 測試圖像模型），持續(xù)優(yōu)化測試方法。

任職要求
? 計算機/數(shù)學/電子等相關(guān)專業(yè)本科及以上；5–8 年軟件測試經(jīng)驗，其中至少 2–3 年 AI/大數(shù)據(jù)/算法測試或測試開發(fā)經(jīng)驗。
? 熟練掌握 Python（必備），熟悉 C++/Java/Go 之一；熟悉 Linux、Git、SQL，掌握常用測試框架（PyTest、Unittest、Selenium、JMeter 等）。
? 理解機器學習/深度學習基本原理，熟悉 TensorFlow/PyTorch 之一；具備模型評測、性能 Profiling、異常檢測經(jīng)驗者優(yōu)先。
? 具備良好邏輯思維、問題定位與跨團隊溝通能力，能推動復雜缺陷閉環(huán)。