最近team需要招人，两个ai方面的测试开发hc，jd如下：工作职责：1、负责数据开发、治理、运营相关Agent和数据中台相关系统的测试开发工作，。2、负责针对Agent特性，制定测试策略与方案，对不同Agent设计高质量的BenchMark、TestCase和Pipeline。3、独立负责项目测试执行，包括集成测试、系统测试、回归测试等，对产品功能、性能、稳定性及数据质量负责。4、使用AI Test相关方法，进行设计、开发并持续维护接口自动化测试框架与脚本，Web/前端页面的自动化框架。5、能够快速定位、分析与解决线上问题，具备一定的日志分析、链路追踪和性能诊断能力。基础要求：1、计算机、软件工程、电子信息等相关专业本科及以上学历。具备5年以上软件测试或测试开发经验。2、对AI Test有丰富的实践经验，在项目中有使用Skill、Worflow等方式进行提效和质量增强，且有成功的案例。3、熟悉性能测试、稳定性测试、破坏性测试概念和方法者优先。有大数据平台、数据仓库、数据中台等领域的测试经验者优先。4、熟练掌握 Python、Shell、SQL，能够用于自动化脚本和工具开发。5、熟练使用一种或几种主流自动化测试工具和框架，如Pytest、TestNG、Selenium、Appium、Robot Framework等。了解持续集成/持续部署（CI/CD）流程，并能将自动化测试有效集成其中。6、熟练掌握Linux操作系统常用命令及环境部署。熟悉 K8s、Docker 的基本操作与概念。
递简历的有一些，但是大部分申请者对岗位的要求和门槛的理解有gap，或者不知道如何准备、担心目前自己的经验能力不够用；传统软件的测试开发方法论转移到ai软件确实要花时间学习和适应新技术；但是我要说的是，切记ai、llm或者agent不是脱离传统软件架构生存的新架构或者新软件；ai作为后端新内核，只替代了传统软件后台引擎的部分，但是敢于把ai或者agent直接推上生产的公司没有想象中的庞大，所以首先不要夸大ai在生产环境的能力和边界感，也不要否定传统测试开发技术在当下时代的用处；前后端、客户端、功能测试和非功能测试仍然是所有ai产品发布的必要测试；只不过传统软件的测试人员，需要将确定性的思维进行转变，转变为边界性和概率性思维；这个专栏由我和ai辅助共同完成，涉及到了ai产品测试开发需要准备的方方面面；是应试前的不二选择；---## 教程全景图（JD要求 ↔ 篇章映射）| 篇章 | 核心内容 | 行数 | 对应JD要求 ||------|---------|------|-----------|| [第一篇](#第一篇aiagent测试基础理论) | AI/Agent测试基础理论、LLM原理、Agent架构、测试分层模型 | 340 | 工作职责1：数据开发/治理Agent测试 || [第二篇](#第二篇agent测试策略与benchmark设计) | 测试策略制定、用例设计4大方法、Benchmark设计、评估方法5种、Test Pipeline | 3138 | 工作职责2：制定测试策略/Benchmark/TestCase/Pipeline || [第三篇](#第三篇自动化测试框架设计与开发) | Pytest(基础+高级)、API自动化框架、Selenium Web自动化、数据驱动测试 | 3721 | 工作职责4：接口自动化+Web自动化框架 || [第四篇](#第四篇性能测试稳定性测试与破坏性测试) | Locust压测、7x24h稳定性测试、Chaos Engineering、性能调优 | 4090 | 基础要求3：性能/稳定性/破坏性测试 || [第五篇](#第五篇cicd与容器化测试环境) | CI/CD流水线、GitHub Actions、Docker、K8s、Mock服务 | 419 | 基础要求5-6：CI/CD集成、Docker/K8s || [第六篇](#第六篇线上问题定位与可观测性) | 日志分析(Shell+Python)、链路追踪、性能诊断(cProfile/memory_profiler)、故障排查SOP | 640 | 工作职责5：日志分析、链路追踪、性能诊断 || [第七篇](#第七篇数据中台与数据质量测试) | 数据质量6维度、ETL测试、数仓分层测试、Great Expectations、SQL正确性验证 | 738 | 基础要求3：大数据/数据仓库/数据中台经验 || [第八篇](#第八篇ai-test提效实践) | Skill框架实现、Workflow引擎实现、LLM辅助用例生成、4个量化成功案例 | 3347 | **基础要求2：AI Test Skill/Workflow实践+成功案例** || [第九篇](#第九篇shell脚本linux命令与测试工具生态) | Shell脚本实战、Linux常用命令、TestNG、Appium、Robot Framework、Playwright | 1089 | 基础要求4-5：Python/Shell/SQL、Pytest/TestNG/Selenium/Appium/Robot || [第十篇](#第十篇sql实战测试开发必备技能) | 5大SQL测试模式、Python SQL执行器封装、测试数据准备工具 | 269 | 基础要求4：熟练掌握SQL || [第十一篇](#第十一篇prompt-engineering--rag测试--红队测试) | Prompt Engineering 6大技巧+测试框架、RAG 7维测试、红队5类攻击+自动红队 | 879 | 面试加分：Agent安全测试、RAG测试 || [第十二篇](#第十二篇模型评测基准--多模态agent测试--airflowdbt数据管道测试--数据血缘深度测试) | 12+模型评测基准(MMLU/AgentBench/RAGAS)、多模态5维测试、Airflow DAG测试、dbt测试、数据血缘6维测试 | 698 | 面试加分：大数据工具链、前沿技术 || [附录A](#附录a专业术语详解) | 95+专业术语详解（AI/LLM/测试/数据/DevOps/可观测性 6大类） | 875 | 全维度术语覆盖 || [附录B](#附录b高质量面试题与答案) | 45+面试题（AI测试/测试开发/性能/数据质量/CI/CD/线上排查 6大类）+ 面试官追问 | 2211 | 全维度面试备战 |> **总计：22,481行 / 817KB | 覆盖JD 100%要求 + 前沿拓展**---
---## 目录- [第一篇：AI/Agent测试基础理论](#第一篇aiagent测试基础理论)- [第二篇：Agent测试策略与Benchmark设计](#第二篇agent测试策略与benchmark设计)- [第三篇：自动化测试框架设计与开发](#第三篇自动化测试框架设计与开发)- [第四篇：性能测试、稳定性测试与破坏性测试](#第四篇性能测试稳定性测试与破坏性测试)- [第五篇：CI/CD与容器化测试环境](#第五篇cicd与容器化测试环境)- [第六篇：线上问题定位与可观测性](#第六篇线上问题定位与可观测性)- [第七篇：数据中台与数据质量测试](#第七篇数据中台与数据质量测试)- [第八篇：AI Test提效实践](#第八篇ai-test提效实践)- [第九篇：Shell脚本、Linux命令与测试工具生态](#第九篇shell脚本linux命令与测试工具生态)- [第十篇：SQL实战](#第十篇sql实战测试开发必备技能)- [第十一篇：Prompt Engineering + RAG测试 + 红队测试](#第十一篇prompt-engineering--rag测试--红队测试)- [第十二篇：模型评测 + 多模态 + Airflow/dbt + 数据血缘](#第十二篇模型评测基准--多模态agent测试--airflowdbt数据管道测试--数据血缘深度测试)- [附录A：专业术语详解](#附录a专业术语详解)- [附录B：高质量面试题与答案](#附录b高质量面试题与答案)---
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夜雨聆风
