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蔚来

校招

提前批-测试开发工程师

上海/北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士

长期有效

任职要求

  • 研究生及以上学历,车辆工程、计算机、电子信息、软件工程、人工智能等相关专业。
  • 熟练掌握标准软件测试流程与方法论,具备智能座舱测试经验;熟悉AI软件工程理念,熟练运用Vibe Coding、各类AI研发测试工具完成测试开发与场景落地,有车载大模型、多模态智能交互实测经验者优先。
  • 熟练掌握Python/Java任意一种编程语言,具备扎实的自动化测试开发能力;擅长依托AI工具、Vibe Coding模式快速生成代码、用例、脚本,精通AI赋能研发全链路提效思路,可独立完成智能化测试方案设计与落地创新。
  • 了解智能座舱软硬件架构及车载行业标准,掌握座舱AI核心模块工作原理,具备AI算法评测、智能化场景落地测试经验者优先。
  • 具备良好的跨团队沟通协作能力与抗压能力,适配快速迭代的研发节奏,可高效完成版本测试、问题攻坚与流程优化工作。
  • 逻辑清晰、善于问题复盘与总结,具备优秀的自主学习能力,能够快速跟进AI软件工程、智能测试新技术,持续推进测试效能升级。
  • 加分项:熟练主流AI测试/编码工具,深耕Vibe Coding高效开发模式,具备测试全链路AI智能化改造、研发全域效能提升落地经验,熟悉车载多模态AI评测、数据集优化与大模型效果调优者优先。

岗位描述

  • 1. 负责智能座舱全维度测试工作,覆盖常规车机功能、性能、稳定性测试,重点落地座舱AI多模态智能化测试,包含智能语音、视觉感知、车载大模型、场景化智能交互等核心能力评测。
  • 2. 基于AI软件工程理念,独立使用及轻量化开发适配座舱业务的AI测试工具,覆盖测试全链路智能化提效:依托大模型实现测试用例智能生成、自动化脚本批量产出、测试数据智能构造,同时落地缺陷智能预判、自动分类及初步根因研判,打通从测试准备、执行到问题闭环的全流程AI赋能。
  • 3. 参与自动化测试工具、测试平台的迭代优化,结合AI赋能DevOps流程,推进测试环节与研发、部署流程深度联动,提升团队整体研发交付效率与测试覆盖率。
  • 4. 根据产品迭代需求,输出标准化测试计划与用例体系,高效执行测试任务,闭环跟进功能及算法缺陷,联动开发、算法团队完成问题定位、根因分析与优化落地,保障版本高质量交付。
  • 5. 专项开展AI座舱效果测试与数据分析,利用AI工具自动完成测试结果比对、算法效果优劣研判、批量测试数据统计,智能生成测试总结报告、质量分析报告,精准提炼测试痛点与质量风险,为产品AI算法迭代、交互体验优化、测试流程升级提供有效数据支撑。
  • 6. 跟进AI软件工程、智能测试新技术,持续优化测试流程与方法论,落地轻量化、智能化、高效化的测试体系,助力团队实现研发测试全域效能提升。

你的简历匹配这个岗位吗?

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该岗位可能会问的问题

基于 测试 岗位的常见面试问题整理

请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别

类型专业能力·难度简单
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1. 单元测试:测试单个函数/组件,mock 所有依赖,快但覆盖窄 2. 集成测试:测试多个模块协作,不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E:模拟真实用户操作,测试完整流程,慢但最接近真实 4. 测试金字塔:底层多(单元)、中层少(集成)、顶层极少(E2E)

如何设计一个接口的测试用例

类型专业能力·难度中等
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1. 正常用例:合法参数,预期正确返回 2. 边界值:空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例:非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限:无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能:大并发下的响应时间 6. 工具:Postman 手动 / pytest + requests 自动化

你做过的测试自动化项目是什么

类型项目经历·难度中等
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1. 项目场景:什么类型的项目(Web/API/App) 2. 技术栈:pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖:用例数、覆盖率提升 4. 难点:如动态元素定位、数据隔离 5. 成果:bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时

一个电商下单接口在双十一挂了,你作为测试如何提前发现这个问题

类型情景/案例·难度困难
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1. 性能测试:JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划:预估峰值 QPS(去年 × 增长系数) 3. 全链路压测:模拟真实流量而非单接口 4. 监控:设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练:测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘:挂了之后的改进措施(如加缓存、加机器)

开发说「测试环境没问题,是生产环境的问题」,你怎么排查

类型压力题·难度中等
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1. 不急着反驳,先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以,把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通:不是分锅,是找根因

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