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负责AI算法与模型的测试体系设计与开发，构建高效、可扩展的自动化测试框架； 针对算法模型（如语言模型、语音模型、多模态等场景）设计测试方案，覆盖功能、性能、准确率、鲁棒性等维度； 开发数据生成、模型版本对比、结果验证等测试工具链，保障算法迭代质量； 与算法团队紧密协作，分析测试结果，定位模型缺陷（如过拟合、数据偏差、边界条件失效等），推动问题修复； 探索AI测试前沿技术（如对抗样本生成、模型可解释性测试、公平性测试等），提升测试深度； 搭建持续集成/持续测试（CI/CT）流程，实现算法测试自动化与流程标准化。 技术要求：熟练掌握Python/Java/C++至少一门编程语言，具备扎实的代码开发能力； 熟悉主流的大语言模型及相关的开发模式、应用框架（如 OpenAI/RAG/LangChain 等），了解常见算法原理（如CNN、RNN、Transformer等）； 熟悉自动化测试工具（Pytest、Selenium、Jupyter Notebook等）及CI/CD工具链（Jenkins、GitLab CI等）； 熟悉数据分析和可视化工具（Pandas、Matplotlib等），能独立完成测试结果分析与报告； 经验要求： 3年以上测试开发经验，有AI算法测试或模型评测相关经验者优先； 熟悉AI语音算法工程链路及原理，具备相关工作经验者优先； 熟悉模型评估指标（如准确率、召回率、F1-score、AUC等）及测试方法论； 对测试平台设计开发、部署、运维等场景具备丰富经验者优先； 软技能： 逻辑清晰，对数据敏感，具备优秀的问题分析与定位能力； 良好的沟通能力，能快速理解业务需求并转化为测试策略