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【說在前面】 我們不是qa，是研發(fā)！?。?！ 我們不是qa，是研發(fā)?。。?！ 我們不是qa，是研發(fā)?。。?！ 大家是否已經(jīng)厭倦了傳統(tǒng)領域“推廣搜”的調(diào)參工程師的工作？是否在llm時代相跟上時代的浪潮？我們團隊有足夠的自由度，且立志于通過ai技術(shù)顛覆原有test工程相關(guān)范式，重點圍繞軟件測試場景實現(xiàn) llm 賦能，如：接口測試、性能測試、自動化用例生成、測試流程優(yōu)化、缺陷預測和定位等方向。 我們希望你是t字型人才，既有專業(yè)能力，又有足夠的視野和學習意愿，如果你是這樣的同學，歡迎加入。 【工作內(nèi)容】 字節(jié)跳動testai團隊，負責 llm 在測試領域的應用與落地，包括但不限于llm/gpt、langchain、知識圖譜、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習等技術(shù)，探索智能測試與領域模型的結(jié)合，實現(xiàn)在業(yè)務中的應用落地。 1. 探索 llm 技術(shù)在智能測試領域中的落地應用，負責算法模型研發(fā)，搭建 llm 應用的框架，融入統(tǒng)一測試平臺，為測試效率提升提供智能服務； 2. 參與領域模型的全流程工作，包括但不限于數(shù)據(jù)、訓練、評測、推理部署，保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和有效性； 3. 探索 agent 在復雜任務中的應用，實現(xiàn)基于 llm 的復雜任務在智能測試領域場景的應用落地； 4. 持續(xù)跟進 llm 前沿技術(shù)、開源方案及其在智能測試領域的應用。 【職位要求】 1. 碩士研究生及以上學歷，計算機、軟件工程、人工智能、模式識別等相關(guān)專業(yè)； 2. 掌握大語言模型的算法原理、fine-tuning、prompt engineering、向量數(shù)據(jù)庫和 langchain 等應用范式；在 llm 領域，主導過大影響力的項目或論文者優(yōu)先； 3. 對測試領域和應用 llm 解決測試問題有強烈興趣和技術(shù)熱情； 4. 良好的溝通協(xié)作能力，能和團隊一起探索新技術(shù)，推進技術(shù)進步。