大模型测试

理解大模型（LLM）与推荐系统结合的基本原理，如：
LLM 调用流程：请求构造、上下文/Prompt 设计、模型返回解析
推荐链路：召回、排序、重排、重排中大模型的作用等（了解即可）
有大模型相关项目测试经验优先，如：智能问答助手、AI 推荐、对话机器人等
能针对大模型的“非确定性输出”设计合理的测试思路，如：
通过对话质量评估标准、参考答案集合、人工评审流程来验证结果
针对幻觉、错误推荐、不当内容（隐私、违规、歧视等）的测试
熟悉 Prompt 设计的基本原则，能设计多轮对话、边界场景、对抗样例进行测试
根据真实业务场景，设计多轮对话、个性化推荐场景的测试方案和验收标准
能熟练使用 Python + requests/pytest/Playwright 等做接口 & UI 自动化测试
其他要求：
1.具备良好的沟通和协调能力，能够与开发团队、产品团队和其他利益相关者有效沟通。
2.能够在团队环境中协作，共同推进项目的进展。
3.具备分析问题和解决问题的能力，能够独立或协作解决测试过程中遇到的问题
4.对 AI 和大模型技术有兴趣，乐于持续学习并跟进前沿能力