6家头部企业抢人，薪资20-60K，AI行业

我们为你筛选了近期热门公司值得关注的工作机会，节省海量寻找的时间，同时帮你快速了解市场行情，即使暂无跳槽计划，也是在积累有价值的行业认知哦~

本期招聘汇总

● 招聘企业：DeepSeek/通义千问/豆包/文心一言/MiniMax/智谱清言

●****招聘职位：7个

●薪资范围：20-60K

●覆盖城市：北京/杭州/上海

近期相关动态

如果你最近关注AI圈，应该会被两条消息刷屏：

● DeepSeek官宣V4预览版，技术实力直接拉满，估值飙到3000亿，连腾讯、阿里这些大厂都抢着入局，生怕错过这趟车。

● 另一边，阿里通义千问的"小酒窝"数字人一露面就靠亲和力直接破圈。这让人突然意识到：AI不光要聪明，还得让人愿意亲近。

企业动态解析

为什么现在要投身AI与测试？

从技术突破到资本青睐，再到应用落地，AI行业正迎来前所未有的发展机遇。DeepSeek们把模型能力拉满，"小酒窝"们把交互门槛打低等等，中间缺什么？缺一群既懂AI逻辑、又懂用户痛点的测试工程师，来确保它们在真实场景里不翻车。投身 AI 测试领域，不仅意味着站在技术前沿，更能享受行业高速发展带来的红利。行业在爆发，多家头部AI企业敞开大门，而你刚好可以进。

DeepSeek-深度求索

测试开发工程师

工作地点：北京/杭州

薪资范围

25-45K·14薪（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1.负责前后端（app双端及web端）的测试，协同产品和研发团队高质量交付产品；

2.参与产品系统建设，解决设计的可测性及保障系统的稳定性；

3.解决测试过程中的复杂技术问题，开发测试工具，提升测试效率。

岗位要求

1.对前后端测试有系统的理解，有较强的分析设计能力；

2.有一定的业务逻辑测试、自动化测试或工具开发经验；

3.有较强的主观能动性，对测试有热情；

4.善于沟通，良好的团队合作能力。

通义千问-阿里

阿里云智能-AI测试开发高级工程师

工作地点：杭州

薪资范围

30-60K·16薪（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1、测试策略的制定和风险控制：具备较高的风险意识，能够协调多个开发团队，制定符合产品特点和风险需求的测试计划和策略，具备持续优化和调整测试结果的能力；

2、测试用例设计和测试自动化：关注产品的功能，性能，质量数据（迭代周期，功能列表，故障缺陷，质量趋势分析等），保证产品对外服务的稳定性；

3、测试工具开发和维护：具备开发测试工具的能力，能够利用工具提升测试覆盖度和验收效率；

4、流程优化和效能提升：熟悉CI/CD，通过流程改进、测试技术革新或新技术的引入，提升工程效能和产品质量；

5、按照智能QA平台整体架构和业务要求，全面把握需求并设计质量保障和测试策略，不断完善智能QA平台质量体系。

岗位要求

1、具备 java/C++/Go 的研发/测试工作经验，熟练掌握主流的go/java/python/shell的框架使用，了解原理，能开发测试框架、持续集成工具和插件；有工具平台的开发能力；

2、大型的分布式系统的理论知识和测试/架构经验，了解主流技术和公共云相关的产品，有云原生产品相关的测试开发经验者优先考虑；

3、有做过分布式系统的专项性能测试、高可用测试、稳定性保障的经验者优先考虑；

4、对互联网CI/CD、微服务、Spring Cloud 等框架，或对 Kubernetes 云原生技术有深入研究的优先考虑；

5、有编写AI Agent经验，尤其是测试用例生成、以AI的方式优化工程效能的经验者优先，持有阿里云ACA/ACP/ACE认证证书者优先；

6、有强烈技术热情和好奇心，自我驱动能力和学习能力强；

7、具备良好的分析解决问题的能力、沟通以及团队合作能力；

8、喜欢挑战性的技术研发工作，善于攻坚克难，有创新热情，积极乐观，坚韧抗压，结果导向，能够持续推动技术问题的解决和突破。

阿里云智能-AI Agent 测试开发工程师-秒悟

工作地点：杭州

薪资范围

25-40K·16薪（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1、负责 AI Agent 平台的测试体系建设，设计和实现用例自动生成、缺陷根因分析、测试执行编排等 Agent，打造智能化质量保障平台

2、建立 LLM 应用的测试方法论和评估体系，应对非确定性输出的测试挑战，覆盖 Prompt、RAG、Function Calling、多轮对话等场景的专项测试

3、深入理解复杂业务系统，设计有效的测试策略和自动化框架，参与全站架构升级中的可测性建设和稳定性保障，支撑千万级用户的业务质量

4、探索 AI 驱动的测试新范式，沉淀 Agent 协作框架、智能测试工具、模型评估体系等技术方案，推动测试工程智能化转型

岗位要求

5、深度理解 AI 技术栈，熟悉 LLM、Agent、Prompt Engineering、RAG、Tool Calling 等核心概念，对 AI 系统的质量风险有认知（幻觉、偏见、安全性等）

6、具备 AI 应用测试思维，理解流式响应、多轮对话、上下文管理等 AI 场景的测试方法，能设计针对非确定性输出的验证策略

7、扎实的测试基本功和工程能力，精通性能测试、自动化测试、安全测试或白盒测试之一，熟练掌握至少一门编程语言（Python/Java/Go）

8、丰富的中大型复杂系统测试经验，能从 0 到 1 构建测试框架和平台，有测试工具研发和方案整合能力

9、逻辑思维强，对新技术敏感，学习能力强，能独立解决 AI 应用中的质量保障难题，具备良好的沟通协作能力

加分项

10、开发过 LLM 应用、AI Agent、代码生成工具等 AI 原生产品的测试体系

11、有 Agent 框架使用或研发经验（LangChain/LangGraph/AutoGPT/CrewAI 等），了解 Agent 工作流和评估方法

12、熟悉模型评估框架（RAGAS/LangSmith/Phoenix），有 LLM 模型调优、Prompt 优化或 RAG 系统测试经验

13、了解向量数据库、Embedding 技术，有 AI 系统性能测试和稳定性保障实战经验

14、在顶会/期刊发表过测试或 AI 相关论文，有开源测试框架或 AI 项目贡献

豆包-字节跳动

测试架构师-豆包手机助手

工作地点：北京

薪资范围

30-60K（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1、负责手机整机系统（含硬件适配、操作系统、预装软件、核心功能模块）的测试架构搭建，制定端到端测试策略与技术方案，覆盖功能、性能、兼容性、稳定性、安全等全维度测试场景；

2、结合手机产品迭代周期（如旗舰机、中端机、入门机差异化测试需求），设计分层分级的测试体系，平衡测试覆盖率与测试效率，支撑产品高质量交付；

3、跟踪行业前沿测试技术（如自动化测试、AI辅助测试、云测试、众测），引入并落地适配手机系统测试的工具与框架，推动测试架构持续优化；

4、主导手机系统测试标准化工作，制定测试流程规范（SOP）、用例设计规范、缺陷管理规范、质量评估指标体系，确保测试工作标准化、可追溯；

5、搭建自动化测试平台与框架，覆盖UI自动化、接口自动化、性能自动化、兼容性自动化等场景，降低手工测试成本，提升回归测试效率；

6、负责测试环境与数据管理，设计手机多机型、多系统版本、多网络环境的兼容测试矩阵，搭建稳定、可复用的测试环境。

岗位要求

1、本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、通信工程、电子信息等相关专业；

2、5年以上软件测试或测试架构经验，至少3年以上测试架构师工作经历；有手机整机系统测试架构设计经验者优先，熟悉Android/iOS双系统测试体系者优先；

3、精通手机系统测试全流程，深入理解手机硬件（芯片、传感器、摄像头等）与软件（OS、应用层）的交互原理，能独立设计复杂系统的测试方案；精通自动化测试技术，熟练掌握至少一种自动化测试框架（如Appium、Espresso、XCTest），具备自动化测试平台搭建经验；

4、熟悉性能测试工具（如PerfDog、Android Studio Profiler）、兼容性测试工具（如Testin），了解云测试平台的搭建与应用；

5、具备扎实的编程基础，熟练掌握Java、Python、Shell等至少一门编程语言，能够独立开发测试工具或脚本；

6、熟悉软件质量管控方法，能够建立科学的质量评估指标体系，具备较强的风险识别与问题分析能力；具备较强的学习能力与创新意识，能够快速跟进行业新技术、新趋势，并应用于实际工作。

文心一言-百度

测试开发工程师

工作地点：北京/上海

薪资范围

20-35K·16薪（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1、负责产品平台、服务端、算法等相关测试工作（包括传统AI模型/大模型）

2、负责需求分析、测试用例设计、包括但不限于功能、性能 效果及高可用等测试维度的支持

3、负责CI/CD 建设，协助提升研发效能并对产品及流程持续性提出改进建议

4、负责大模型相关产品、算法等测试

岗位要求

1、计算机相关专业，统招本科及以上学历，至少两年工作经验

2、能熟练应用以下一门及多门技术进行相关开发：python、shell、C/C++/Java、Vue等

3、有AI、服务端、算法测试经验优先

4、具备良好的沟通协调能力，较强的团队合作精神、快速产品及业务学习能力及优秀的执行能力

5、热爱质量保障工作，有责任心

MiniMax-稀宇科技

自动化测试Agent开发工程师

工作地点：北京/上海

薪资范围

30-50K·15薪（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1、负责智能Agent相关的质量保障工作，参与垂类场景benchmark构建；

2、探索赋能测试场景的Agent设计和建设，创新性解决实际痛点问题；

3、时刻关注AI、LLM领域前沿技术和开源社区，迭代Agent用户场景认知；

4、具备强Hands-on能力，快速实现和迭代新技术方案。

岗位要求

1、熟悉Python/JavaScript/Golang等至少一门语言，具备脚本级独立开发能力；

2、有AI测试经验者优先，了解LLM、Agent生态更佳；

3、热衷于开源技术，熟悉常见AI/Agent框架，有实际落地经验者优先；

4、关注新技术趋势，具备快速学习和落地的能力，乐于探索创新方案。

智谱清言-智谱华章

测试开发工程师（稳定性方向）

工作地点：北京

薪资范围

25-50K·16薪（来源于某招聘网站相似职位薪资显示）

岗位职责

1. 负责核心业务系统的稳定性与可靠性保障，围绕系统可用性、连续性和风险控制，构建并持续演进稳定性保障体系

2. 深度参与业务需求、技术方案和架构设计评审，从可靠性与稳定性视角提前识别系统性风险

3. 建立并持续完善稳定性测试与保障机制，包括风险评估、关键链路识别、稳定性测试与回归策略等

4. 主导线上业务故障演练，设计贴近真实生产环境的故障场景（依赖异常、资源瓶颈、流量冲击等），验证系统容灾与自愈能力

5. 组织并推进红蓝军对抗式稳定性演练：

● 红军视角：通过工具或脚本主动制造故障、注入风险、暴露系统薄弱点

● 蓝军视角：协同研发、运维进行监控发现、应急响应和故障恢复

6. 参与并推动线上故障处理与应急响应，在关键事故中提供稳定性与质量保障支持

7. 主导事故与演练复盘，从技术、流程和协作多个层面分析根因，输出可执行的改进项和长期治理方案

8. 跟进并推动稳定性优化项的落地，通过数据和进度跟踪确保问题有效闭环

9. 通过编码和工程化手段建设或优化稳定性相关工具与能力，如：

● 稳定性测试、故障注入、演练自动化工具

● 测试框架、公共测试能力或质量平台

● 稳定性风险识别、演练结果分析等辅助工具

10. 与研发、运维、产品等角色协作，推动限流、熔断、降级、隔离、容灾等稳定性设计落地

岗位要求

1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3–8 年测试 / 稳定性 / SRE / 运维相关经验

2. 具备扎实的系统测试与质量保障基础，对线上稳定性与可靠性有强烈责任意识

3. 熟悉分布式系统常见故障模式与风险场景，如高并发、依赖异常、级联故障等

4. 具备良好的编码能力和工程意识，至少熟练掌握一门编程语言（如 Python / Java / Go），能独立编写稳定性相关工具或脚本

5. 具备基础的软件工程能力，理解代码结构、可维护性、日志与异常处理等基本要求

6. 具备较强的故障场景设计、演练组织与跨团队推动能力

加分项

有稳定性测试、故障注入或混沌工程工具开发经验：

● 有自动化测试框架、测试平台或质量平台建设经验

● 熟悉 CI/CD、自动化发布或发布风险控制机制

● 熟悉监控、日志、链路追踪体系，具备通过代码进行问题定位和分析的能力

● 有金融、计费、交易、平台类等高可用、高复杂度系统经验

我们希望你具备的特质：

● 把稳定性问题当作工程问题，而不仅是流程问题

● 习惯用代码提升稳定性保障效率和确定性

● 能通过工具和机制，让“稳定性保障”成为系统能力的一部分

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】