AI测试开发工程师

【岗位职责】 检索增强生成（RAG）系统开发：负责车辆测试规范、用例及故障日志的数据清洗、文档分块与向量化处理，搭建企业级测试知识库，并持续优化混合检索与最终生成的准确率。 大模型工作流与智能体搭建：基于主流框架开发具备外部工具调用能力的智能体（Agent），实现测试报告自动生成、测试异常归因分析等多步推理的自动化。 计算机视觉（CV）模型应用落地：应用成熟的开源视觉模型，针对各类测试场景，进行工程化封装与应用级开发。 语音交互系统集成：在智能座舱或语音自动化测试场景中，集成语音识别与合成模型，开发音频流的实时接收、解析、合成、并实现与大语言模型的业务逻辑对接。 业务系统深度集成：深入理解车辆测试业务场景，与数据团队紧密配合，将AI组件无缝集成至现有的车辆自动化测试平台中。 【任职要求】 学历与编程底座：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历；精通 Python 编程，代码规范良好，具备扎实的后端架构设计与开发经验。 大语言模型应用经验：深刻理解检索增强生成（RAG）架构，熟练使用相关大模型开发框架，具备优秀的提示词工程（Prompt Engineering）与不同模型输出效果的调优能力。 多模态模型部署能力：具备独立配置、运行开源计算机视觉（CV）及语音模型的能力，熟悉基础的图像/音视频流处理逻辑，了解主流的模型推理加速框架。 数据库与后端技术栈：熟练掌握至少一种主流向量数据库的私有化部署与高并发查询调优；熟练使用主流微服务后端开发框架。 工程化落地思维：具备强大的工程导向思维，看重利用现有开源工具组合解决实际业务痛点，而非底层基础模型算法研究；熟练掌握版本控制与容器化技术。 业务理解与综合素质：具备极强的快速学习能力与技术热情；沟通顺畅，有汽车行业车辆测试、智能座舱或硬件在环测试（HIL）相关业务背景者优先。