工作职责：
1、AI模型质量保障
设计并执行针对机器学习/深度学习模型的测试方案，覆盖模型准确性、鲁棒性、泛化能力及公平性验证
开发自动化测试工具链，实现模型训练、推理环节的持续集成/持续测试（CI/CT）
2、数据质量管理
构建数据质量评估体系，检测训练/测试数据的分布偏移、标注错误及偏差问题
设计数据增强策略测试方案，评估增强策略对模型性能的影响
3、系统级测试开发
搭建AI服务压力测试框架，验证高并发场景下的模型推理性能与资源消耗
设计端到端测试场景，验证AI系统与业务逻辑的集成表现
4、前沿技术研究
跟踪AI测试领域新技术（如对抗样本检测、模型可解释性验证），推动测试方法升级
建立AI系统风险评估体系，制定模型迭代的准出标准
任职资格：
1、硬性条件：
计算机/数学/统计学本科以上学历，3年以上AI相关测试经验
精通Python，掌握Pytest/Unittest框架，具备TensorFlow/PyTorch模型调试经验
深入理解机器学习原理，熟悉常见模型评估指标（如AUC、F1-score、混淆矩阵）
熟练使用Prometheus+Grafana监控体系，有MLOps工具链（MLflow/Kubeflow）实战经验
2、高阶能力：
具备对抗样本生成（Foolbox/ART）或模型可视化（Captum/TF-explain）项目经验
熟悉模型压缩技术（量化/剪枝）的测试验证方法
有云原生AI服务测试经验（AWS SageMaker/Azure ML）
3、素质要求：
具备测试左移思维，能在需求阶段识别AI系统潜在风险
擅长通过A/B测试设计进行多模型版本效果对比
持有ISTQB高级认证或云平台AI专项认证优先
