AI算法测试工程师

【岗位职责】

1、评测执行与数据运维：

（1）参与并执行既定的模型评测方案，涵盖效果、性能等多维度评测任务。

（2）负责评测数据集的准备、清洗、基础标注与日常维护，保障数据质量。

（3）编写清晰的操作文档与任务说明，确保评测过程标准化、结果可复现。

2、测试分析与问题跟进：

（1）独立负责模型迭代版本的功能回归与效果对比测试，熟练运用自动化脚本执行批量任务。

（2）对测试结果进行初步分析与问题定位，能从技术指标层面识别模型的能力波动与潜在缺陷。

（3）在他人指导下参与垂类业务模型的专项评测。

3、效率工具与自动化：

（1）在现有框架下，开发与维护自动化测试脚本，提升个人及小组的测试效率。

（2）参与团队CI/CD流程建设，协助将自动化评测集成至模型迭代流水线。

（3）积极探索并应用AI辅助测试工具，搭建工作流、知识库等，优化日常工作任务。

4、协作沟通与报告输出：

（1）与算法、工程团队密切协作，清晰汇报测试进展，积极跟进问题闭环。

（2）整理测试数据与过程，编写结构清晰、结论明确的模块测试报告与质量总结。



【任职要求】

1、基本条件：

（1）计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业，本科及以上学历。

（2）具备1-3年软件测试、算法评测或数据评估相关经验。有AI模型（LLM/多模态）测试或实践项目经验者优先。

2、专业技能：

（1）模型理解：熟悉机器学习及深度学习基础原理，对大语言模型（LLM）的基本概念、应用及常见评测维度有基本了解。

（2）编程能力：熟练掌握Python，具备良好的编码习惯，能够独立编写测试脚本和进行数据处理。

（3）技术栈：了解至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的基本使用；熟悉常见的测试框架或工具。

（4）评测基础：了解主流的模型评测方法与核心指标，能在指导下开展有效评测。

3、核心素质：

（1）执行力与责任心：工作细致严谨，对交付质量负责，能可靠地独立完成任务。

（2）分析与逻辑：具备良好的逻辑分析能力，能对测试现象进行初步归因，并主动排查。

（3）沟通与协作：拥有良好的团队合作精神和沟通意愿，能清晰表达问题，协同推进解决。

（4）学习与热忱：对AI技术抱有强烈兴趣，具备快速学习的能力，乐于探索新工具、新方法。