AI软件测试工程师

1、深入理解资产管理、服务器运维、AI大模型落地等业务场景，结合业务场景开展测试分析，参与需求评审，识别潜在风险并制定测试策略，保障系统功能设计的合理性与可测试性。
2、负责测试用例的设计与管理，结合 AI 工具提升测试用例生成效率，并对测试用例进行审核、补充与优化
3、推进自动化测试体系建设，提高测试效率和测试覆盖率。
4、开展系统测试验证，对测试过程中发现的缺陷进行分析、跟踪与验证，配合研发团队定位并复现问题，推动问题高效闭环并保障系统质量；
5、基于测试设计及系统验证结果对产品需求和业务流程进行质量评估，并参与测试环境管理及测试规范优化，持续提升测试效率与质量；
6、输出完整的测试报告、用例文档、缺陷分析报告，沉淀AI测试相关经验与方法，助力团队知识复用
专业技能要求：
1. 基础要求
本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，3年以上软件测试工作经验，有资产管理系统、运维平台、AI相关产品测试经验者优先。
熟悉软件测试理论与方法，掌握功能测试、接口测试核心流程，能独立完成测试用例设计、测试执行及报告输出；具备AI工程化测试思维，了解AI在测试领域的落地应用场景。
具备良好的逻辑思维、问题分析与定位能力，能快速复现并描述问题，推动研发高效解决；能基于AI分析结果，精准定位测试问题与产品优化方向。
沟通协调能力强，能高效对接产品、研发、运维团队，对齐需求与测试目标，适应敏捷开发节奏。
2. 技能要求
（1）工具能力：熟练使用测试管理工具（Jira/TestRail）、接口测试工具（Postman/Jmeter）、缺陷管理工具，具备基础的SQL查询能力（用于资产数据校验）；能熟练运用AI工具生成测试用例、自动化脚本及测试报告。
（2）技术储备：了解HTTP/HTTPS协议、RESTful接口规范，有Python/Shell脚本基础者优先，能编写简单自动化脚本提升测试效率；熟悉AI大模型、多模态交互相关技术，能针对AI功能设计专项测试用例。
（3）业务适配：了解服务器硬件、IDC运维、资产全生命周期管理流程者加分；有AI平台、多模态模型（VLM）相关测试经验者优先，能结合业务场景落地AI工程化测试方案
加分项：熟悉自动化测试框架（Selenium/Appium）、性能测试工具（LoadRunner），或有大型平台版本迭代测试经验；具备AI测试报告分析、结果反哺研发的实践经验