AI Infra Agent测试开发工程师 - 计算
Summary
Test development engineer on ByteDance's infrastructure computing team, building QA and evaluation systems for AI Agent cloud services and Agent Infra. Day-to-day: building automated test tools/platforms, evaluation datasets for Agent/LLM pipelines, and stress/stability/performance testing. Core tech: Go/Python/Java plus LLM, RAG, LangChain/LangGraph, AutoGen, MCP.
团队介绍：字节跳动基础设施计算团队，专注构建面向大模型与 AI Agent 时代的 AI-Native Infra。我们从算力、系统到平台，围绕“AI 如何高效运行、持续进化、规模化落地”这一核心问题，重构计算基础设施。我们管理着数十万台服务器组成的超大规模集群，构建统一的异构算力调度与云原生运行体系；通过软硬协同与自研框架，持续突破大模型训练与推理的性能瓶颈；并进一步向上，打造企业级 AI Agent Infra，让 Agent 具备身份、权限、记忆、观测与治理能力，真正成为可运行在生产环境中的新型“应用形态”。
从云服务器、容器、函数，到 AI 网关、可观测与弹性体系，我们构建的是一个为 AI 而生、由 AI 驱动进化的基础设施平台，支撑集团多个业务与企业级客户的智能化升级。
如果你希望参与定义 AI 时代的 Infra 范式，而不仅是优化一个模块或服务——欢迎加入我们，一起构建下一代 AI 云原生基础设施。
1、负责IaaS AI Agent套件、Agent Infra、AI Agent开发套件及相关产品的质量保障和测试开发工作，构建系统化的测试能力，保障Agent相关云服务基础能力稳定可靠；
2、参与Agent链路与模型评估体系建设，建设自动化评测集、评测流程和质量度量机制，评估系统品质并指导优化方向；
3、负责自动化测试用例、测试工具和质效平台能力建设，覆盖功能验证、接口/服务端测试、回归测试、异常场景测试等，提升研发交付效率和质量稳定性；
4、负责Agent相关服务与链路的压力测试、稳定性测试和性能分析，识别容量、性能、稳定性风险，并推动问题闭环；
5、与研发、产品和业务团队紧密协作，识别业务场景需求和质量痛点，完善研发流程中的质量和效率问题，提出明确改进意见并推动落地；
6、跟进AI Agent生态和AI测试技术发展，探索将LLM、RAG、LangChain/LangGraph/AutoGen、MCP等能力应用于测试开发、评测和质量分析场景。
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；
2、具备测试开发或研发测试经验，有服务端测试、微服务测试/治理、AI应用测试开发或评测经验者优先；
3、具备较强的开发能力，熟悉Go、Python、Java等至少一门语言，能够独立完成测试工具、自动化框架或质效平台相关开发；
4、理解AI Agent、LLM、RAG、LangChain/LangGraph/AutoGen、MCP等相关技术栈之一，有AI Agent系统开发、测试或评测经验者优先；
5、熟悉自动化测试、接口测试、压力测试、稳定性测试等测试方法，能够围绕复杂系统设计有效的验证机制和质量度量方式；
6、具备较强的问题分析、逻辑思维和推动能力，能够通过日志分析、缺陷定位、风险识别等方式推进复杂问题解决；对AI原生应用和AI测试技术有热情，能快速学习前沿技术，具备良好的团队合作精神。