夜雨聆风
入职宇树科技Ai测试岗，32k➕五险一金！！
9:00-11:00：AI系统晨间巡检（给模型做“全身体检”）
自动化测试脚本执行（如同每日开机自检）
触发全链路AI测试：从数据输入到模型服务输出
数据质量监控：校验输入特征是否“干净”（如识别并过滤异常数据干扰）
生成系统健康报告：
✓ 模型准确率：预测模型误差率＜3%（超过5%标红警报）
✓ 服务响应延迟：推理API平均响应时间＜100毫秒（高于150毫秒需立即优化）
11:00-13:00：智能算法深度评测（给模型做“CT扫描”）
A/B测试分析：对比新旧模型版本的性能表现与稳定性
模型鲁棒性测试：通过模糊测试模拟异常输入，检验系统容错能力
可解释性验证：破解“用户偏好预测模型”的决策逻辑（验证其特征权重是否符合业务认知）
🍜 午休12:00-13:30：员工餐厅用餐 + 实测线上AI服务（获取第一手用户体验）
13:30-15:30：AI质量保障攻坚战
智能回归测试：版本更新后，自动验证核心业务场景，确保向前兼容
预测模型验证：用测试集验证时间序列模型的预测准确性，确保业务指标可靠
异常检测调优：优化检测规则，精准识别恶意请求，降低正常用户误判率
15:30-17:30：自动化与效能提升
开发智能测试工具：编写自动化测试脚本，模拟万级并发用户请求
性能基准测试：在业务高峰流量下，对推理服务进行压力测试
探索性测试：尝试各种边界场景——如果推理服务在请求中途超时，数据一致性如何保障？
17:30-18:30：质量复盘与规划
测试报告可视化：
✓ 缺陷分布看板：显示60%的Issue集中在特征处理模块
✓ 自动化覆盖率趋势图：本周从70%提升至76%
关键成果汇报：
“新上线的异常检测模型准确率提升至97%，误报率下降4%。”
“通过缓存优化，模型加载速度提升400毫秒。”
