崗位職責：
1. 構建內建質量的智能交付體系 作為質量文化的核心推動者，您不僅倡導“質量左移”，更將系統性設計內建質量（Quality Built-in）的工程實踐與流水線。您將與團隊一起，將質量屬性（性能、安全、可用性）作為可測試、可監控的代碼進行管理，并利用AI能力（如代碼風險預測、基于變更的智能測試推薦）在流程早期主動預防缺陷。
2. 領導智能化測試與風險洞察 您將超越傳統自動化，主導引入并整合AI賦能的下一代測試技術。這包括但不限于：利用生成式AI進行測試用例與測試數據的設計；應用計算機視覺進行UI自適應驗證；通過分析生產數據與日志，構建預測性質量模型，提前識別系統風險與用戶體驗瓶頸。
3. 工程卓越與質量賦能平臺貢獻 您將通過參與架構評審、定義可測試性標準，從根本上提升系統的可觀測性與韌性。您將致力于設計、開發并運營智能化的質量賦能平臺或服務，為產品團隊提供自助式的質量分析工具、實時質量態勢感知與自動化修復建議，將質量能力工程化、產品化。
4. 數據驅動的質量策略與持續演進 您將主導定義并監控面向業務成果的質量度量體系（如DORA指標、滿意度指標）。運用數據科學方法（如根因分析、趨勢預測），將海量測試數據、用戶反饋與運維指標轉化為可行動的洞察，驅動交付流程與質量策略的持續優化。
5. 客戶賦能與質量創新引領 在客戶側，您將作為值得信賴的質量轉型顧問，指導團隊建立可持續的智能質量工程實踐。同時，您將是質量工程領域的創新者與思想領袖，通過貢獻開源項目、發表見解、打造卓越案例，積極塑造行業在AI時代下的質量新范式。
職位要求
- 現代質量工程經驗：擁有在敏捷與DevOps環境中，作為質量工程師深度參與端到端產品交付的豐富經驗。不僅是測試執行者，更是質量流程的設計與改進者。
- 自動化與智能化測試專長：精通UI、API、性能及安全測試自動化框架。對AI在測試領域的應用（如視覺測試AI、智能測試生成、基于大模型的模糊測試） 有強烈的探索欲與實踐經驗者優先。
- 工程與架構理解力：能夠評審架構與代碼，對其可測試性、可觀測性及可靠性提出改進建議。熟悉云原生與微服務架構下的質量挑戰。
- 有消費電子的電商/售后/消費相關項目經驗優先。