岗位职责：

1. AI驱动的测试提效方案设计与落地：结合公司业务场景，研究并引入前沿AI/ML技术（如大模型、生成式AI、智能分析等），构建智能化测试体系，提升测试效率与质量。

2. 自动化测试智能化升级：优化现有自动化测试框架，集成AI能力（如自动生成测试用例、智能断言、日志异常检测、缺陷预测等），降低人工干预，提高回归测试覆盖率与准确性。

3. 测试数据智能管理：设计基于AI的测试数据生成、脱敏、合成与管理策略，支撑高覆盖、高仿真的测试环境构建。

4. 质量洞察与风险预警：利用AI对测试过程数据、缺陷数据、代码变更等进行深度分析，构建质量画像与风险预测模型，为研发决策提供数据支持。

5. 技术探索与能力建设：持续跟踪AI在软件测试领域的最新进展（如TestGen AI、LLM for Testing等），推动团队技术演进，并主导内部培训与知识沉淀。

6. 跨团队协同：与开发、产品、运维及AI平台团队紧密合作，推动AI测试能力在CI/CD流程中的无缝集成。

任职要求：

必备条件：

计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历；

5年以上软件开发、测试或质量保障经验，其中至少2年专注于测试自动化或测试工具开发；

熟悉主流测试框架（如Pytest、JUnit、TestNG、Playwright、appium）及CI/CD流程；

具备扎实的编程能力（Python/Java/Go 至少精通一门）；

有实际应用AI/ML技术解决测试问题的经验（如使用LLM生成测试脚本、基于NLP分析缺陷报告、利用CV识别UI异常等）；

熟悉常用AI开发工具链（如LangChain、Hugging Face、TensorFlow/PyTorch基础使用等）；

具备良好的系统思维、问题抽象能力和技术文档撰写能力。

加分项：

有大模型（LLM）微调、Prompt Engineering 或 RAG 应用于测试场景的实践经验；

参与过智能测试平台或AIOps相关项目；

在GitHub或技术社区有高质量开源贡献；

熟悉云原生测试、移动端/AIoT测试等复杂场景；

具备技术团队指导或跨部门项目推动经验。