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職位描述 功能測試：驗證AI基礎能力（如意圖識別、多輪對話、知識檢索）、API接口、多模態交互等 非功能測試：壓力測試（高并發問答）、響應延遲、容錯性（對抗性輸入處理） 場景化測試：用戶真實使用路徑模擬（如客服場景中的打斷恢復能力） 模型迭代測試：對比不同模型版本的輸出質量（準確性、安全性、偏見等） 問題分析與根因定位 建立錯誤分類體系（如知識缺失、邏輯錯誤、安全漏洞） 使用日志分析工具（如ELK）追蹤問題鏈（用戶輸入→模型處理→輸出結果） 與算法團隊協作復現bad cases（提供最小化復現步驟） 問答分析與運營 構建評估指標體系：回答準確率、用戶滿意度（Thumbs-up/down）、會話深度 熱點問題挖掘：通過聚類分析（如TF-IDF+主題模型）識別高頻需求 知識庫優化：根據bad cases反饋補充知識條目或調整優先級 數據驅動改進 設計測試：對比不同prompt模板或排序策略的效果 用戶行為分析：漏斗模型分析對話流失節點 自動化監控：關鍵指標異常報警（如突然增多的"我不明白"回答）

任職資格 計算機及相關背景 AI智能體與平臺測試 功能測試：驗證AI基礎能力（如意圖識別、多輪對話、知識檢索）、API接口、多模態交互等 非功能測試：壓力測試（高并發問答）、響應延遲、容錯性（對抗性輸入處理） 場景化測試：用戶真實使用路徑模擬（如客服場景中的打斷恢復能力） 模型迭代測試：對比不同模型版本的輸出質量（準確性、安全性、偏見等） 問題分析與根因定位 建立錯誤分類體系（如知識缺失、邏輯錯誤、安全漏洞） 使用日志分析工具（如ELK）追蹤問題鏈（用戶輸入→模型處理→輸出結果） 與算法團隊協作復現bad cases（提供最小化復現步驟） 問答分析與運營 構建評估指標體系：回答準確率、用戶滿意度（Thumbs-up/down）、會話深度 熱點問題挖掘：通過聚類分析（如TF-IDF+主題模型）識別高頻需求 知識庫優化：根據bad cases反饋補充知識條目或調整優先級 數據驅動改進 設計測試：對比不同prompt模板或排序策略的效果 用戶行為分析：漏斗模型分析對話流失節點 自動化監控：關鍵指標異常報警（如突然增多的"我不明白"回答）

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