杭州数据测试
数据测试是指根据预定的测试计划和测试策略对数据进行全面、准确、有效的测试，以验证数据的质量、可靠性和完整性。数据测试职位的主要职责包括根据需求和设计文档，制定数据测试方案和测试用例，执行数据测试，并记录测试结果和问题。数据测试人员需要熟悉数据测试工具和方法，能够进行数据补偿、数据生成、数据验证等测试工作，并能及时发现并报告数据问题。他们需要有良好的数据分析能力和敏锐的观察力，能够发现数据质量问题并提出改进建议。数据测试职位要求具备高度的责任心和严谨的工作态度，能够按照计划和要求完成测试工作，保证数据质量和系统稳定性。
薪酬概览
平均月薪
¥19300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥12600 - ¥26100
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
42.9% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
7月新增岗位
3
对比上月：岗位新增2
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 50% |
| 5-10年 | 1 | 50% |
热招职位
我们正在寻找一位经验丰富的模块测试工程师，专注于服务器核心模块与子系统的深度测试与验证。您将负责从单元到系统级的测试策略设计、自动化实现与问题定位，确保服务器各关键模块（如内核/虚拟化、高速总线、编解码等）的功能、性能、可靠性及兼容性满足严苛的行业标准。您需要对服务器硬件架构与软件栈有深入理解，并能通过创新的测试方法发现潜在缺陷，为产品的高质量交付提供坚实保障。
岗位职责：
1. 服务器核心模块测试策略与执行：负责制定和执行服务器关键模块的测试计划，特别是在如下某一个或者某几个核心模块有扎实测试专长的候选人加入：
a. 内核与虚拟化模块：测试虚拟化技术（如KVM, VMware ESXi）、容器运行时、内核关键子系统（调度、内存管理、网络栈）的功能、性能隔离与稳定性。
b. 高速互连总线模块：负责PCIe, CXL, NVLink等高速总线的功能验证、带宽/延迟性能基准测试、错误注入与容错测试。
c. 硬件加速与编解码模块：测试GPU、视频编解码器（如H.264/HEVC/AV1）、加解密引擎等硬件加速单元的功能正确性、性能提升及驱动兼容性。
d. 固件与BMC模块：参与服务器固件（BIOS/UEFI）、基板管理控制器（BMC）的接口、安全与可靠性测试。
2. 测试框架与自动化开发：针对特定模块，设计并开发高覆盖率的自动化测试套件、压力测试工具和性能基准测试框架。集成到CI/CD流水线，实现模块质量的持续监控。
3. 深度分析与问题定位：执行测试并分析结果，能深入日志、硬件寄存器、性能计数器等，对发现的缺陷进行根因分析，准确定位至硬件、固件、驱动或应用层，并与研发团队紧密协作推动问题解决。
4. 系统级集成与可靠性验证：将模块测试融入整机系统测试，验证多模块协同工作下的功能与性能，设计并执行长时压力、故障恢复、容错等可靠性测试场景。
5. 技术预研与能力建设：跟踪服务器技术演进（如新硬件架构、互联协议、虚拟化技术），预研新的测试方法、工具与标准，提升团队在特定模块领域的测试深度与效率。
1、负责面向全集团中间件的质量保障，注重产品体验，能够从用户视角发现问题并反馈给开发，参与中间件发版迭代测试，编写集测用例集并执行；
2、参与中间件CI/CD流程优化，确保中间件在持续集成和交付过程中得到充分测试；
3、维护和优化现有的测试工具和自动化测试框架，确保其稳定运行。研究并引I入新的测试工具和技术，并通过AlCoding提效集成封装覆盖率；
4、参与建设中间件自动化压测体系；
5、制订中间件的发布规范和质量标准，并与研发同学一起落地质量规范。
• 主导GPU服务器在Linux系统下的兼容性、压力稳定性及异常场景（宕机、GPU掉卡、PCIe/NVLink链路抖动/中断、ECC错误激增、固件升级失败等）专项测试；
• 深度参与GPU驱动、固件、CUDA生态组件的测试方案设计与自动化脚本开发（Python/C++/Shell）；
• 熟悉GPU服务器典型故障注入与诊断工具链（如：基于nvidia-smi/nvml、dcgmi、ipmitool、core dump分析、kdump/kexec等）；
• 联动硬件、驱动、固件、BMC团队，对重大系统级问题（如reboot loop、panic on GPU reset、nvlink topology mismatch）开展跨层级日志采集、时序分析与闭环验证；
• 输出高质量测试报告、故障模式库（FMEA）、调试SOP及可复用的回归用例集。
软件测试工程师面议
1、参与软件产品的需求分析，负责测试计划制定；
2、执行项目测试，包括: 构建测试环境、集成测试、回归测试等；
3、执行软件产品的性能测试和分析，对系统进行压力和负载测试；
4、针对不同的产品特点开展UI自动化或接口测试，协助完成持续集成的工作。
岗位要求:
1、计算机或者数学相关专业；
2、三年以上软件测试工作经验；有接口测试、白盒测试、性能测试工作经验优先；
3、熟悉Java语言，了解常用的java开发框架，有Java开发经验优先;
4、有手机APP（包括IOS及Android）测试经验优先；
5、有较强的测试分析设计能力和项目风险管理能力；
6、良好的沟通技能，团队合作能力；
7、文档习惯良好；
8、能接受创业型公司的高强度高压力工作氛围。
AFC测试工程师面议
1、负责并组织系统软件的功能测试和性能测试，提升产品质量；
2、负责编写软件测试计划，测试用例等测试文档；
3、与其他部门协作，实现各阶段的测试活动；评估测试工作的有效性；参与测试评审；
4、协调和配合项目现场测试工作，积极引导现场测试工作，保证项目的顺利上线运行。
任职资格：
1、 本科以上学历，软件工程、计算机、电子信息等相关专业，或其它计算机相关专业；
2、 熟悉轨道交通自动售检票系统（AFC）或数据清分系统（ACC）业务，有相关行业工作经验更佳；
3、 具有系统软件测试经验，熟悉软件测试流程及规范，会熟练编写测试用例、测试计划和各类测试文档；
4、 熟悉主流操作系统知识（Unix/Linux/Windows）、网络技术基础知识、数据库知识，熟练掌握DB2、Oracle等数据库应用，会编写SQL语句；
5、 部署、执行性能测试并收集监控数据，分析测试数据，找出性能瓶颈，给出性能测试调优意见，编写性能测试报告；
6、 熟悉线路中心Unix服务器、PC服务器系统安装、存储配置、数据库安装、集群配置、备份配置；
7、 熟悉java语言，对于业界通用的测试自动化工具或平台（如QTP/Loadrunner等）有实践经验者优先考虑；有性能、自动化测试、白盒测试等专业测试领域经验者优先。
1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力，能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点；
2、 数据处理能力强，可使用多种方式提取数据并进行分析，熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具；
3、 良好的沟通能力和团队协作能力，能够有效地和业务方，数据技术团队沟通交流，具有跨团队的推进项目的能力，并且能够以分析师的视角给业务提供建议；
4、 具备数据运营与产品运营能力，针对业务问题，可以透过实验设计，并制定有效解决方案及衡量方法；
5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验，能独立编写商业数据分析报告；
6、 有AI产品分析相关经验，了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先。
1. 计算机或相关专业本科及以上学历，2 年以上大型分布式系统开发经验；
2. 精通 Java 或 Python，深入理解 JVM、并发编程、网络通信机制，具备高并发、高可用系统实战经验；
3. 扎实的计算机基础：熟悉常用数据结构与算法，掌握数据库、缓存、消息队列等中间件原理与最佳实践；
4. 对 AI 工程化有浓厚兴趣，具备以下一项或多项经验者优先：
○ 参与过 AI Agent 系统的设计与开发（如 LangChain、AutoGPT、Transformers Agents 等框架）；
○ 使用 LLM 实现代码生成、需求解析、测试用例生成等研发提效场景；
○ 具备 Prompt Engineering、RAG、Agent Planning 与 Tool Calling 等实践经验；
○ 关注 AIGC、Code Generation、Intelligent IDE 等方向的发展趋势并有实际尝试；
5. 对技术有热情，代码质量意识强，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力；
6. 其他加分项：
○ 有营销、交易、玩法、招商、运营后台系统开发经验；
○ 具备全栈开发能力，熟悉前端技术栈（React / Vue、TypeScript、Webpack 等）,能够独立完成复杂页面开发与性能优化；
○ 有数据挖掘、AB 实验分析、用户行为建模等相关经验；
○ 在开源社区贡献过 AI 相关项目或发表过技术博客；
○ 具备全链路视角，能从产品需求出发反推技术方案与 AI 落地路径。
1、AI摘要Agent研发:
- 设计并实现基于LLM的搜索摘要Agent,提升对搜索结果与旅行内容的理解、推理与结构化总结能力。
- 探索 LLM Reasoning 技术(思维链、多步推理),优化复杂查询的 Deep Research 模式,实现长文本理解与跨内容/跨商品的信息融合。
- 构建端到端系统,涵盖意图理解、知识与商品检索、结果生成与偏好对齐,持续提升用户体验。
2、AI搜推链路升级:
探索搜索/推荐引擎与大模型、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,推动AI搜推链路重构与系统优化,结合内容与时空热点属性,构建场景化的导购引导。
3、模型优化及应用:
- 通过指令微调(SFT)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜推场景的适应性。
- 探索多模态信息(文本、图像、视频、结构化数据)融合的搜索与生成技术。
- 参与统一搜推大模型建设;
1. 本科及以上学历，3年以上互联网商业分析、经营分析相关工作经验，计算机，统计学、数学、经济学专业优先；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 有用户视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4.好奇心强，主动性强，能快速学习，能够独立思考；
1. 本科及以上学历，3 年以上互联网商业分析、供给策略，价格分析，经营分析相关工作经验，具有良好的业务洞察力和数据分析能力；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 理解商家商品的经营视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4. 具有强烈的学习意愿和工作热情，有较强的学习能力，沟通协调能力和执行力，有较好的自驱力。
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3. 熟悉常用的机器学习和深度学习算法，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；
4. 有机器学习、强化学习、信息检索、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议或者期刊上发表过论文者更佳；
5. 有生成式搜索推荐或者搜推Agent算法等经验背景的同学更佳；