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崗位職責(zé)：
1、參與數(shù)據(jù)與算法模型的設(shè)計(jì)和技術(shù)評(píng)審，能從數(shù)據(jù)分布、特征工程、模型選擇及評(píng)估指標(biāo)等維度提前識(shí)別質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，提出改進(jìn)建議，推動(dòng)質(zhì)量左移。
2、獨(dú)立負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)、算法模型及AI相關(guān)項(xiàng)目的全流程測(cè)試，包括測(cè)試策略制定、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、特征與邏輯驗(yàn)證、效果評(píng)估及線上監(jiān)控方案設(shè)計(jì)。
3、深入理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流與算法邏輯，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理與分析能力，可獨(dú)立完成數(shù)據(jù)接口、算法服務(wù)、實(shí)時(shí)/離線 pipeline 的測(cè)試驗(yàn)證，包括功能、性能、穩(wěn)定性及資源消耗等維度。
4、能夠針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如分類(lèi)、回歸、推薦、NLP等）設(shè)計(jì)測(cè)試方案，包括離線評(píng)估、AB測(cè)試、場(chǎng)景覆蓋與回溯測(cè)試，保障模型效果與業(yè)務(wù)指標(biāo)一致性。
5、構(gòu)建并維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量與算法效果監(jiān)控體系，定義核心指標(biāo)波動(dòng)閾值與報(bào)警機(jī)制，跟蹤線上預(yù)測(cè)質(zhì)量，持續(xù)降低缺陷逃逸率。
6、開(kāi)發(fā)與維護(hù)高效的數(shù)據(jù)與算法自動(dòng)化測(cè)試工具、框架及測(cè)試平臺(tái)，提升數(shù)據(jù)集生成、模型驗(yàn)證和線上巡檢的效能。
7、深入?yún)⑴c算法迭代流程，具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)洞察和問(wèn)題定位能力，能夠通過(guò)日志分析、數(shù)據(jù)比對(duì)、可視化等方式推動(dòng)問(wèn)題閉環(huán)。
任職要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科以上學(xué)歷，3年及以上測(cè)試開(kāi)發(fā)或數(shù)據(jù)算法測(cè)試經(jīng)驗(yàn)；
2、熟練掌握Python/Java等至少一門(mén)編程語(yǔ)言，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理與腳本編寫(xiě)能力，熟悉Pandas、Numpy等常用數(shù)據(jù)操作庫(kù)；
3、精通測(cè)試?yán)碚摵驮O(shè)計(jì)方法，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)模型（如LR、GBDT、Deep Learning等）的基本原理與評(píng)估指標(biāo)（如AUC、ACC、F1-score等）；
4、具備豐富的數(shù)據(jù)驗(yàn)證與算法測(cè)試經(jīng)驗(yàn)，熟悉特征一致性、數(shù)據(jù)漂移、模型衰減等常見(jiàn)問(wèn)題，掌握AB測(cè)試和統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證基本方法；
5、熟練使用Postman、Jmeter、Charles等測(cè)試工具，具備大數(shù)據(jù)組件（如Hive、Spark、Flink）、數(shù)據(jù)庫(kù)及日志分析相關(guān)實(shí)操經(jīng)驗(yàn)；
6、具備優(yōu)秀的質(zhì)量體系和數(shù)據(jù)敏感度，能夠設(shè)計(jì)并落地?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和算法評(píng)測(cè)體系，有測(cè)試左移/右移實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
7、具備較強(qiáng)的邏輯分析、溝通協(xié)作和項(xiàng)目推動(dòng)能力，能主動(dòng)挖掘深度問(wèn)題并推動(dòng)解決。