一、 岗位职责

1. 负责 AI 产品的全流程测试工作，覆盖功能测试、边界测试、异常测试、性能测试及 bug 专项排查；重点验证系统输入输出准确性、交互逻辑合理性、系统稳定性等核心指标。
2. 主动发现 AI 系统各类 bug，包括但不限于逻辑矛盾、数据偏差并精准定位 bug 根源的问题。
3. 将 bug 信息录入 Jira、Bugzilla等管理工具，清晰描述问题现象、影响范围、优先级；协同算法、开发工程师推进
   bug 修复，并完成回归测试，确认问题闭环。
4. 参与 AI 测试数据的质量校验，排查数据标注错误、噪声、冗余等问题，从数据层面规避系统输出风险。
5. 跟踪系统代码迭代过程，开展版本对比测试，验证迭代后是否引入新.
   bug，评估系统性能与质量是否符合预期。
6. 撰写测试报告、bug 分析报告，统计 bug 数量、类型分布、修复率等关键指标；针对高频 bug 或重大问题，从数据优化、算法调整、系统改进等方向提出可行建议。
7. 协同产品、算法、开发等跨部门团队推进问题解决，推动建立标准化的
   bug 排查流程与知识库沉淀。

二、 任职要求

1. 学历：大专及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业优先。
2. 经验：1-3 年软件测试或 AI 测试相关工作经验，具备 AI 产品 bug 排查经验者优先；优秀应届毕业生可放宽经验要求。
3. 技术能力：
• 熟悉C++/Java至少一门编程语言，具备基础代码阅读能力；
• 了解软件测试流程与方法，掌握至少一种测试管理工具（Jira/Bugzilla）或性能测试工具（JMeter/Locust）；
• 对 AI 技术有基础认知，了解机器学习模型训练、推理流程者优先。
4. 软素质：逻辑思维清晰，具备较强的问题分析与定位能力；工作细心严谨，责任心强，能高效推进 bug 全生命周期管理；具备良好的跨团队沟通协调能力。
5. 学习能力：有持续学习意愿，能够主动跟进 AI 技术发展与测试方法创新。

三、 加分项

1. 熟悉 TensorFlow/PyTorch 等 AI 框架，具备模型效果验证经验；
2. 具备自动化测试脚本编写能力（Python/Selenium 等）；
3. 参与过数据标注、数据集构建或数据质量优化项目；
4. 有 AI 产品（如智能推荐、计算机视觉、NLP）测试经验。