深圳游戏测试主管
游戏测试主管是负责组织和管理游戏测试团队的专业人员。他们的主要职责包括制定测试计划、分配任务、监督测试过程、记录和跟踪问题、以及与开发团队合作解决游戏中的技术和设计问题等。游戏测试主管需要具备扎实的游戏测试经验和技能，熟悉游戏测试流程和方法，能够制定测试用例和策略，协调测试资源，确保游戏质量达到高标准。另外，他们还需要与其他部门合作，包括开发团队、产品团队和运营团队，确保游戏在发布前经过充分的测试和修复bug，以提供给玩家一个高质量的游戏体验。游戏测试主管需要有良好的沟通和领导能力，能够带领团队共同完成测试任务。
薪酬概览
平均月薪
¥6300
中位数 ¥6500 ｜ 区间 ¥5300 - ¥7300
数据来源：谈职全网15份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
93.3% 人群薪酬落在 0-8k
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
4月新增岗位
67
对比上月：岗位新增37
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 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 25 | 100% |
热招职位
研发管理部，建设公司代码托管协作平台“工蜂”；构筑研发协作与项目管理平台TAPD；创造开放包容的一站式社区平台KM；提供技术问答、技术比赛、技术圈子交流平台“码客”；搭建校企合作桥梁，高校科研合作推进科技创新和前沿科研人才培养。研发管理部让分享更简单，让协作更敏捷，为梦想创造可能！
1. 测试方案制定：负责户用/工商业储能逆变器（PCS）的测试策略规划，编写详细的测试用例、测试指导书及验证标准，确保产品满足国内外认证标准（如UL9540, IEC62109, VDE等）及客户需求。
2. 系统与功能测试：主导PCS的软硬件联调测试，涵盖并网/离网切换、MPPT效率、电池充放电逻辑、EMS/BMS通讯交互及各类故障保护功能验证。
3. 硬件与性能验证：操作可编程交/直流电源、电子负载、功率分析仪、示波器等仪器，执行电能质量测试（谐波、THD）、动态响应测试、温升测试及安规测试。
4. 可靠性与极限测试：搭建并执行HIL（硬件在环）测试或实机极限工况测试（如高低温、电网跌落、负载突变等），评估系统在恶劣环境下的鲁棒性与稳定性。
5. 缺陷管理与闭环：使用Jira等缺陷管理工具记录并跟踪Bug，协助研发工程师进行故障复现与根因分析，推动问题闭环解决，并验证修复版本的有效性。
6. 测试平台与自动化：参与自动化测试台架的搭建，编写Python/LabVIEW等自动化测试脚本，提升回归测试效率；维护实验室测试设备及工装夹具。
7. 认证与文档支持：配合第三方认证机构完成型式试验，整理测试数据与报告，为产品上市及合规性提供完整的技术支撑。
1.负责在研3D动作游戏的质量保障工作，把控产品品质，助力项目成功；
2.和子公司及外包同学协作，制定测试计划，确定测试方案，跟踪测试执行，把控和消解风险项；
3.负责一个或多个专项测试，包括自动化、性能、兼容性、稳定性、容灾等；
4.针对游戏业务测试中的难点，优化或提出新的测试方案，引入或开发测试工具解决测试问题。
1. 计算机、软件工程、自动化等相关专业本科及以上学历，具备 3 年及以上软件测试或测试开发经验。
2. 熟悉软件测试理论和方法，能够独立完成需求分析、用例设计、测试执行、缺陷跟踪和质量评估。
3. 熟练掌握 Python、Java、Go 中至少一门语言，熟悉 Pytest、Playwright、Selenium、Appium 等自动化测试工具中的一项或多项。
4. 熟悉 HTTP/WebSocket 等网络协议、RESTful API、SQL、Linux 和日志分析，具备复杂问题定位能力。
5. 具备良好的质量意识、沟通协作和风险判断能力，能推动跨端、跨系统问题闭环。
加分项
1. 有数据平台、数据管线、智能硬件、机器人或 IoT 产品测试经验。
2. 有大文件上传、弱网、设备兼容、多媒体数据或多源时序数据测试经验。
3. 熟悉性能测试、持续集成、容器化环境或测试数据构造与校验。
一、开发测试管理
1、负责系统的测试计划制定、测试用例设计、测试执行及缺陷管理工作。
2、参与需求分析和系统设计评审，从测试角度提出改进建议，保障产品质量。
3、搭建和维护测试环境，编写开发自动化测试脚本，提高测试效率。
4、跟踪和分析测试结果，编写测试报告，推动问题及时解决。
二、团队管理
5、统筹和带领测试小组，完成功能测试、集成测试等任务。
1、产线视觉算法研发：结合手机产线外观检测（外观缺陷、尺寸测量、装配检测）需求，开发基于深度学习的计算机视觉（CV）算法模型，解决复杂场景下的识别与检测难题。
2、 测试系统架构设计：主导机器视觉测试系统的架构设计，包括光学成像方案评估、图像预处理流水线搭建及模型推理加速，助力产线自动化与智能化目标达成。
3、模型优化与部署：负责AI模型的工程化落地，通过模型压缩（剪枝、量化）、TensorRT/OpenVINO加速等技术，实现算法在产线工控机或嵌入式设备上的实时高效运行。
1.针对LLM幻觉与随机性难题进行专项治理，构建确定性保障机制。确保AI生成的用例与脚本在多轮执行、异构环境下保持高度一致，建立团队对人机协同的信任基线；
2.破解AI决策“黑盒”痛点，搭建覆盖“意图-生成-执行-判定”的数字孪生与追溯系统，实现过程秒级回溯，满足核心业务对合规性与安全性的严苛要求；
3.将AI测试从“实验室Demo”推向生产环境，设计支持万级并发的调度引擎（可用性99.99%）。引入对抗样本与变异测试，建立AI测试本身的防篡改机制；
4.抽象云底层资源，赋予AI自主管理环境生命周期的能力。通过自然语言交互实现复杂拓扑的一键拉起、故障注入与销毁，极大提升研发效能；
5.基于MCP理念打磨测试脚手架，开发针对存储、数据库、大数据等业务的专属插件库（Tools/Skills），以“绿叶”精神赋能兄弟团队快速接入。
1.负责喜茶物联网设备（出茶机、智能秤等）的软件开发和相关上位机测试（网关Linux、ESP32），制定测试标准和规范
2.负责 IoT 核心功能测试，含协议兼容、数据上报、远程控制、OTA 升级等场景，完成设备验收工作；
3.设计设备性能测试方案，主导设备安全测试，推动自动化测试工作，提高自动化覆盖率；
4.参与研发全流程，协调跨团队解决 IOT 系统复杂质量问题；
5.沉淀知识库，提升团队专业能力。
1、负责DataOps、ModelOps和数据应用系统的功能、性能、兼容性等测试；
2、负责系统自动化测试建设，使用AI大模型技术构建基于AI技术的自动化测试体系，包括但不限于利用大模型（如LLM）自动生成测试用例、测试脚本与测试数据，设计并实现基于AI的缺陷预测模型，提升缺陷发现效率；
3、负责项目质量管控：质量流程、质量指标、质量复盘等。
软件测试工程（高科技）的工作重点是测试多种类型/类别的软件，包括出售给外部顾客的终端用户应用程序和操作系统/实用软件（提供平台供终端用户应用程序运行）。工作包括：1•开发和指导综合测试计划、质量监督计划、程序和进度表的准备和执行。2•规划和开展软件测试（包括使用编程语言编写用于应用程序/软件代码的代码），进行测试结果分析，并在测试过程中追踪/报告风险级别.3•对系统变更造成潜在影响的软件和组件进行回归测试与随机测试.4•诊断软件/硬件/数据界面问题，保证系统的集成
1、负责检测能力建设搭建，检测要求落地执行；
2、负责检测方案和方法的制定、实施和评估；
3、负责检测资源协调沟通，跟进检测进度和异常失效闭环；；
4、负责检测数据收集分析（售后、来料、产线及可靠性）和检测方法优化；
5、参与七新评审，参与行业技术交流和前沿产品检测技术；
6、培训考核技术员和检测员检测标准和方法，监督标准执行有效性；