1.设计AI系统可测试性方案，构建模型鲁棒性验证体系，确保算法准确性及系统可靠性 2.开发多维度测试框架，验证AI模型在异构环境下的功能表现、性能指标及扩展能力 3.实施自动化测试策略，构建对抗样本生成系统，全面评估模型泛化能力与边界场景适应性 4.主导AI组件级压力测试，设计覆盖模型训练、推理部署全链路的异常检测机制 5.建立模型版本迭代的回归测试标准，开发持续集成环境下的智能化测试工具链 6.协同算法团队制定测试验收规范，构建覆盖准确率、时延、资源消耗的量化评估体系 1.毕业时间为2026年9月至2027年8月的海内外应届毕业生，计算机科学、软件工程、自动化等相关专业 2.熟练掌握Python/Java等编程语言，熟悉Pytest/JUnit等主流测试框架开发 3.理解深度学习基本原理，具备TensorFlow/PyTorch模型调试经验者优先 4.熟悉Selenium/JMeter等自动化测试工具，了解持续集成/交付(CI/CD)实践 5.具备测试用例设计能力，能够编写技术文档并制定测试质量评估标准 6.对AI系统故障模式保持敏感，具备跨团队协作推动问题解决的沟通能力