自动化测试

职位描述
（一）AI Agent全场景测试方案设计与落地
1. 负责智能座舱车载AI Agent核心业务测试，覆盖多模态交互（语音、视觉、触控、手势）、对话理解、多轮对话、意图识别、槽位填充、场景联动、主动智能服务、车控指令执行、导航/娱乐/车生活场景AI决策等核心功能。
2. 结合车载行车场景、驻车场景、多路况、多用户使用习惯，梳理AI Agent业务测试点，输出完整的测试方案、测试用例、场景库、风险点清单，覆盖功能测试、边界测试、异常场景测试、兼容性测试、安全合规测试。
3. 针对AI Agent算法迭代、模型升级、版本迭代开展回归测试、对比测试、灰度测试，验证模型效果迭代优化情况，保障版本交付质量。
（二）AI测试自动化与工具开发
1. 负责搭建和维护智能座舱AI Agent自动化测试框架，开发自动化测试脚本，实现对话流程、指令执行、场景联动、响应结果的自动化回归，提升测试效率，支撑快速迭代。
2. 开发、维护AI测试辅助工具，包括对话数据采集工具、测试用例批量生成工具、结果校验工具、日志解析分析工具，实现测试数据自动化处理、问题自动定位。
（三）AI Agent评测体系搭建与质量度量
1. 建立车载AI Agent专属评测指标体系，包括意图识别准确率、多轮对话连贯性、指令执行成功率、响应时延、误唤醒率、拒识率、场景适配率、容错性、用户体验评分等核心指标。
2. 负责批量评测数据集的构建、清洗、迭代，基于真实车载场景构建差异化测试数据集，支撑模型效果量化评估。
3. 定期输出AI Agent质量评测报告、版本质量报告、指标趋势分析报告，定位模型短板、业务逻辑缺陷、场景适配问题，驱动算法、产品、开发持续优化。
（四）问题跟进与质量闭环管控
1. 负责测试过程中缺陷的发现、定位、复现、归因，区分算法问题、前端交互问题、后台服务问题、座舱系统适配问题、链路通信问题，推动问题高效修复闭环。
2. 跟进线上用户反馈、售后问题、舆情问题，复现线上AI Agent异常问题，输出问题分析结论，推动版本优化和风险规避。
（五）跨团队协同与版本交付保障
1. 对接AI算法团队、座舱产品团队、前后端开发团队、车载系统团队、测试团队，参与需求评审、技术方案评审、迭代复盘。
2. 把控迭代版本测试准入、准出标准，评估版本质量风险，输出Release测试报告，保障座舱AI Agent功能稳定交付上车。
职位要求
（一）学历与专业背景
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、电子信息、自动化等相关专业。
（二）专业能力要求
1. 业务认知能力
熟悉智能座舱核心业务，了解车载AI Agent工作逻辑，熟悉大模型对话、意图识别、多轮对话管理、场景智能触发、车控联动等AI业务流程；熟悉车载端、云端、服务端全链路架构，了解车载系统基础原理。
2. 测试开发技术能力
熟练掌握 Python 编程语言，熟悉常用自动化测试框架，能够独立开发自动化测试脚本和测试工具；熟悉接口测试、链路测试、端到端测试，掌握HTTP、MQTT等常用协议.
3. AI测试专业能力
熟悉NLP基础常识、大模型基础特性，了解AI模型评测基本方法；掌握AI准确率、召回率、时延、稳定性等量化评测方式，能够独立搭建AI评测体系和测试数据集；具备AI问题归因能力，可精准区分算法、工程、场景适配类问题。
4. 工具与数据能力
熟悉日志分析、数据清洗、批量数据处理方法；了解Git、CI/CD流程，能够适配迭代自动化测试流程；有车载测试平台、AI评测平台搭建或使用经验者优先。
（三）综合素质要求
1. 具备较强的需求理解能力、场景拆解能力、风险识别能力，能够快速适配AI产品快速迭代节奏。
2. 逻辑清晰，善于问题复盘和经验沉淀，具备良好的文档撰写能力和汇报能力。
（四）优先加分项
1. 有智能座舱车载大模型、AI主动服务、多模态交互项目测试开发经验。
2. 熟悉LangChain、Prompt工程、Agent智能编排、工具调用（Function Call）相关技术，了解AI Agent架构。
3. 有数据集构建、模型微调评测、AI自动化评测平台搭建经验。
4. 熟悉车载Android、QNX、Linux系统，有车载自动化测试、实车测试经验。