AI测试工程师

该职位需要设计和实施确定性和非确定性AI系统（如机器学习模型、生成式AI和大型语言模型）的测试策略，重点在于概率正确性而非简单的通过/失败断言。工程师需构建和维护覆盖离线（基准数据集、黄金集）和在线（生产监控、A/B测试）评估的评估工具。同时需验证LLM和生成式AI的行为，包括幻觉、基础性、提示鲁棒性、毒性及提示注入韧性，使用自动化和人工在环方法。还需测试模型质量与风险，涵盖准确性、漂移、鲁棒性、偏见、公平性和可解释性。收集并分析模型质量指标，如精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵，并将结果转化为清晰的质量信号。

具备AI/ML和生成式AI系统测试经验，包括训练和推理、漂移、偏见和可解释性评估；熟练使用AI常用编程语言（如Python）进行自动化测试；有构建ML或LLM系统测试或评估框架的经验；熟悉收集和分析精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵；经验将自动化测试和质量门集成到CI/CD和MLOps流程中。需精通AWS、GCP或Azure等主要云平台及其AI/ML服务（如SageMaker和Bedrock、Vertex AI或Azure ML和Azure OpenAI），熟悉第二云平台为加分项。

医疗、牙科及视力保险；重大疾病、意外伤害和医院保险；401(k)退休计划（预税和 Roth后税贡献）；人寿保险（自愿人寿及员工和家属的AD&D）；短期和长期残疾保险；健康支出账户（HSA）；交通补助；员工援助计划；带薪假期（PTO、年假或病假）。

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