深圳·龙岗区
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【岗位职责】
1. 负责企业自研AI系统的测试工作，确保系统在质量、性能、安全等方面达到预期标准；
2. AI系统与模型评估：
1）功能与逻辑验证：设计并执行测试用例，检验AI系统（如大模型、问数等）输出内容的准确性、逻辑连贯性、上下文一致性及对指令的遵循程度。
2）核心指标评测：制定并实施评测方案，评估模型的精准率、召回率、F1值等关键指标，并输出关于可解释性与鲁棒性的测试分析报告。
3）数据集构建：承担测试数据的收集、清洗、分类、标注与审核任务，打造高质量测试数据集，建设自动化评测能力。
3. 质量与风险防控：
1）AI幻觉与偏见识别：发现并记录AI生成内容中的虚假信息（幻觉）、事实错误或歧视性表达，分析其规律，支持模型优化。
2）安全与合规测试：采用红队演练等方式，模拟恶意输入行为，检测系统漏洞、数据泄露隐患以及对抗攻击的防御能力，保障内容合法合规、符合伦理要求。
3）稳定性与压力验证：在高并发、长时间运行等极端条件下测试系统表现，监控响应速度、服务稳定性及面对数据分布变化时的适应能力。
4. 测试策略与自动化：
1）自动化测试开发：运用Python等语言编写和维护自动化测试脚本与框架，覆盖接口、UI、性能等多个层面，提升测试效率与覆盖面。
2）测试体系构建：参与需求评审，推动测试前移，制定端到端测试策略与质量控制规范，建立涵盖数据、模型至应用的全流程质量保障体系。
3）工具链完善：搭建并持续优化AI测试工具链，探索使用AI技术（如AIOps）实现对AI系统测试的新路径。
5. 问题排查：针对模型预测偏差、性能瓶颈等问题进行深入分析，协助研发团队定位根本原因并推动解决。
【岗位要求】
1. 技术能力：
1）编程基础：熟练掌握至少一门编程语言，如 Python、Java、C++，具备较强的编码与脚本开发能力。
2）AI理论知识：了解主流AI框架（如 TensorFlow、PyTorch），熟悉准确率、F1值、AUC、BLEU、ROUGE等评估指标，理解机器学习与深度学习的基本原理和常见算法（如分类、回归、聚类）。
3）测试技能：掌握软件测试流程、方法及相关工具（如Selenium、JMeter），具备数据库操作经验（如MySQL、MongoDB）和数据处理工具使用能力（如Pandas）。
4）领域专长：在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等方向中具有一项或多项专业知识积累。
2. 综合素质：具备出色的逻辑推理、问题拆解与独立应对能力；善于沟通协作，能与产品、开发、算法团队高效配合；热爱AI技术，学习意愿强，能主动跟踪行业发展趋势并吸收新技术。
3. 具备AIGC、RAG（检索增强生成）或 Agent 类产品的测试经验，熟悉 OpenCompass、PromptBench 等大模型测评工具，拥有 CI/CD 实践经验者优先考虑。
4. 计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业背景，具备2年以上相关工作经验，有AI算法或模型测试实践经历者优先。
1. 负责企业自研AI系统的测试工作，确保系统在质量、性能、安全等方面达到预期标准；
2. AI系统与模型评估：
1）功能与逻辑验证：设计并执行测试用例，检验AI系统（如大模型、问数等）输出内容的准确性、逻辑连贯性、上下文一致性及对指令的遵循程度。
2）核心指标评测：制定并实施评测方案，评估模型的精准率、召回率、F1值等关键指标，并输出关于可解释性与鲁棒性的测试分析报告。
3）数据集构建：承担测试数据的收集、清洗、分类、标注与审核任务，打造高质量测试数据集，建设自动化评测能力。
3. 质量与风险防控：
1）AI幻觉与偏见识别：发现并记录AI生成内容中的虚假信息（幻觉）、事实错误或歧视性表达，分析其规律，支持模型优化。
2）安全与合规测试：采用红队演练等方式，模拟恶意输入行为，检测系统漏洞、数据泄露隐患以及对抗攻击的防御能力，保障内容合法合规、符合伦理要求。
3）稳定性与压力验证：在高并发、长时间运行等极端条件下测试系统表现，监控响应速度、服务稳定性及面对数据分布变化时的适应能力。
4. 测试策略与自动化：
1）自动化测试开发：运用Python等语言编写和维护自动化测试脚本与框架，覆盖接口、UI、性能等多个层面，提升测试效率与覆盖面。
2）测试体系构建：参与需求评审，推动测试前移，制定端到端测试策略与质量控制规范，建立涵盖数据、模型至应用的全流程质量保障体系。
3）工具链完善：搭建并持续优化AI测试工具链，探索使用AI技术（如AIOps）实现对AI系统测试的新路径。
5. 问题排查：针对模型预测偏差、性能瓶颈等问题进行深入分析，协助研发团队定位根本原因并推动解决。
【岗位要求】
1. 技术能力：
1）编程基础：熟练掌握至少一门编程语言，如 Python、Java、C++，具备较强的编码与脚本开发能力。
2）AI理论知识：了解主流AI框架（如 TensorFlow、PyTorch），熟悉准确率、F1值、AUC、BLEU、ROUGE等评估指标，理解机器学习与深度学习的基本原理和常见算法（如分类、回归、聚类）。
3）测试技能：掌握软件测试流程、方法及相关工具（如Selenium、JMeter），具备数据库操作经验（如MySQL、MongoDB）和数据处理工具使用能力（如Pandas）。
4）领域专长：在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等方向中具有一项或多项专业知识积累。
2. 综合素质：具备出色的逻辑推理、问题拆解与独立应对能力；善于沟通协作，能与产品、开发、算法团队高效配合；热爱AI技术，学习意愿强，能主动跟踪行业发展趋势并吸收新技术。
3. 具备AIGC、RAG（检索增强生成）或 Agent 类产品的测试经验，熟悉 OpenCompass、PromptBench 等大模型测评工具，拥有 CI/CD 实践经验者优先考虑。
4. 计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业背景，具备2年以上相关工作经验，有AI算法或模型测试实践经历者优先。
2026-04-07 15:15
IP属地：广东深圳
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本科经验不限深度学习多模态算法大模型算法
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