工作内容
1、深度参与互联网医疗及 AI 相关系统的需求评审和设计评审，从测试与质量视角识别业务、技术及安全风险
2、针对医疗业务流程与 AI 功能设计测试方案，覆盖功能正确性、异常场景、边界条件及关键业务链路
3、对 AI 相关能力开展测试，包括但不限于：AI 接口与服务的功能正确性与稳定性，AI 推理结果的合理性、一致性及可复现性，不同输入条件下 AI 行为的边界与异常表现
4、结合业务场景，对 AI 功能可能引入的风险进行验证，如误判、漏判、结果不稳定等问题，执行功能测试、回归测试及跨系统联调测试，确保医疗业务与 AI 能力协同工作的可靠性，对测试过程中发现的问题进行分析与初步定位，规范提交缺陷并持续跟踪，推动问题高效闭环，开展接口自动化、回归自动化测试，提升版本迭代效率与测试覆盖率，参与安全相关测试工作，结合黑盒测试、白盒测试方法，对权限控制、数据安全、接口安全等进行验证，维护测试环境，使用测试与辅助工具支持多环境、多版本并行测试需求
5、系统掌握软件测试理论与方法，对测试流程、测试模型有深入理解，具备良好的质量意识与风险评估能力，理解黑盒测试、白盒测试的核心思想，能够结合业务与系统结构制定合理的测试策略
6、具备良好的测试设计能力，能够针对复杂业务和 AI 场景设计高覆盖率、高有效性的测试用例，具备自动化测试实践经验，熟悉至少一种自动化测试框架或工具（如Selenium、Appium、Pytest、TestNG、JMeter 等），可独立编写和维护测试脚本，熟练使用缺陷管理工具（如禅道等）和抓包工具（如Fiddler、Charles），具备较强的问题定位与分析能力，熟悉 Linux 常用命令，能够使用 SQL 进行数据校验和问题排查
7、具备良好的沟通能力和责任意识，能够在产品、研发、AI 算法等多角色协作中推动质量目标落地，优先考虑条件有 AI 相关测试经验，如模型能力验证、接口推理结果校验、AI 稳定性或一致性测试，了解 AI 基本原理（如模型训练、推理流程、向量检索等），能够与算法或研发人员进行有效沟通，有医疗数据安全、隐私保护、合规相关测试经验，或参与过等保、合规类项目，有性能测试、安全测试经验，关注高并发场景和数据安全风险，具备 Python、Java 等编程基础，能够辅助开展自动化测试或白盒相关测试。