岗位描述 1. 负责智能 AI/Agent 类产品的质量保障体系建设，覆盖从需求评审、开发测试到上线监控的全生命周期； 2. 建立基于业务场景的质量评估模型，搭建自动化评测pipline，覆盖意图识别准确率、工具调用成功率、多轮对话连贯性及最终结果可用性； 3. 负责端侧业务交互链路的质量保障，确保多模态交互的流畅性、正确性等核心性能体验监控、优化推进； 4. 主导评测数据集构建与持续维护，建立 Badcase 分析与归因机制，推动算法/工程侧的质量改进闭环； 5. 规划并落地测试工具链、数据构造引擎及线上异常监控体系，将 AI 前沿技术（如 LLM-as-a-Judge、Agent 自动评测）转化为团队生产力； 6. 带领测试团队成长，提升团队对 AI 技术的敏感度与应用能力，沉淀 AI 质量保障的最佳实践。

岗位要求 1. 熟悉 LLM 应用架构，掌握 Prompt Engineering、RAG、Agent 编排等核心技术的测试方法与局限性； 2. 精通至少一门主流编程语言（Python/Go/Java），有主导或深度参与大规模自动化评测平台/质量中台建设的经验； 3. 1年以上 AI/LLM/Agent 类产品质量保障经验，熟悉 AI 业务全生命周期质量管控流程； 4. 具备快速学习前沿技术并落地的能力，有独立技术项目（开源项目/Demo/技术博客）者优先； 5. 具备优秀的跨团队沟通能力，能在多方协作中推动质量问题闭环。 加分项 1. 有类 OpenClaw 桌面端 AI Agent、智能学习教育、网盘、扫描王等业务的质量保障经验，有千万级项目质量保障经验者优先； 2. 熟悉主流 Agent 框架（如 LangChain、OpenClaw 等）及多 Agent 协同架构测试； 3. 有完整的 Agent 质量体系落地经验，并取得可量化的业务收益（如漏测率下降 X%、评测效率提升 X%）。