1、AI Agent全链路效果测试落地 负责AI Agent日常全流程测试工作，覆盖多轮对话、单/多工具调用、基础RAG检索、简单多智能体协作等常规核心业务场景。协助高级工程师搭建量化评测指标体系，执行常规场景、边界场景及基础异常场景测试，精准发现功能缺陷、交互问题及模型效果问题，完成缺陷提报、跟进验证，推动问题闭环，保障智能体基础运行稳定性。 2、自动化测试落地与工具维护 基于Python及Pytest框架，参与自动化测试脚本的编写、调试与迭代维护，负责业务核心流程自动化回归落地。协助完成自动化测试体系搭建及CI/CD基础集成工作，维护测试资源库，配合落地基础评测工具及LLM-as-a-Judge基础应用，持续优化日常测试效率，保障版本迭代回归稳定性。 3、性能测试与线上质量保障 协助开展智能体及大模型应用的基础性能测试、压力测试，配合完成日常稳定性测试工作，协助定位基础性能瓶颈、推理响应慢等常规问题。跟进线上业务运行状态，配合完成问题复盘、故障兜底验证，支撑业务平稳迭代与日常扩容保障。 4、流程规范落地与技术沉淀 执行团队既定的测试规范、版本准入准出标准，参与需求评审、技术方案评审和测试方案评审，提前识别基础质量风险。配合跨团队完成问题对接与优化闭环，整理测试用例、评测文档、缺陷案例，完成基础技术沉淀，配合团队完善整体质量体系。

1、学历专业 本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、自动控制等计算机相关专业。 2、项目与自动化能力 3-5年软件测试相关工作经验，具备大模型、AI Agent、智能对话类项目测试落地经验者优先。熟练掌握Python编程语言，熟悉Pytest自动化测试框架，能够独立完成业务自动化脚本的编写、调试与维护，具备CI/CD持续集成基础认知与实操能力。 3、测试专业能力 了解AI Agent全链路功能测试，可独立针对多轮对话、工具调用、RAG检索、常规边界及异常场景拆解测试点，设计完整测试用例及基础评测方案可独立负责模块全流程测试工作，高效推动问题闭环修复。 4、核心技术储备 了解大模型基础原理与AI Agent整体技术栈，熟练掌握LangChain、Dify、Openclaw、Hermes等主流智能体框架的基础使用与测试落地方法。了解向量数据库、模型推理服务基础架构与运行逻辑，具备LLM-as-a-Judge评测、任务完成率校验、上下文一致性核查、基础模型幻觉问题排查等专项评测实战经验。 5、综合职业素养 具备较强的AI产品质量意识与责任意识，对智能体功能异常、模型效果偏差具备良好的敏感度，逻辑思维清晰，擅长排查常规疑难问题。