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王杨的 AI 分身

测试开发 / AI QA / FDE

以我的经历与思路回答面试问题。资料不足时,可以直接联系本人。请勿输入隐私信息。

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FORWARD DEPLOYED ENGINEERING / 2026 中文简历

王杨

FDE 方向 · AI Coding 与复杂系统交付

  • 男
  • 10年工作经验
  • 北京
  • 在职
cowboy231bb@gmail.com 13520882907 wangmouren.online ↗github.com/cowboy231 ↗
下载正文 PDF ↓4 页 · 文字版下载完整 PDF ↓10 页 · 含作品集
核心技能重点项目完整经历 更多项目作品集

01核心技能

方法、工具与实践

需求与业务建模
从现场动作、业务规则与系统约束拆解实体、状态、不变量、异常路径和验收条件;具备临床标本库流程建模、基金业务规则与上下游字段口径统一实践。
AI Coding与变更治理
临床项目使用 Codex + MiniMax 辅助全栈实现、回归、排障和文档同步;通过小粒度变更、业务不变量和证据复核控制质量,由本人负责业务判断及真实写操作授权。
全栈与系统集成
Vue 3、Python / FastAPI、SQLite、RabbitMQ;统一上游数据契约并适配设备链路,区分业务记录、本地过程与物理结果;具备 Windows 内网交付、HTTP / WebSocket 与 Docker 工程实践。
验证与异常恢复
Mock、pytest、Robot Framework、SQL 数据核对与自动巡检;结合设备终态、任务快照、库存回读和实物核对验证流程,保留异常原因并设计受控恢复;按离线、现场及历史证据分别判断。
技术表达与协作
将复杂规则整理为方案、测试矩阵、Wiki 和操作指南;具备上下游口径协调、测试团队协作、新人培养经验,设计并迭代 17 周自动化课程,累计覆盖 300+ 学员。

02重点项目

现场需求 · 业务建模 · 系统集成与验证

个人项目 · 现场需求、业务建模与系统集成2026-07 - 至今

临床标本库自动化系统 · AI Coding 全栈实践

  • 从现场取放、扫码、核对与异常处理出发,梳理业务对象、动作顺序、上下游依赖及验收条件,将现场需求转为可执行流程。
  • 建立样本实例、物理管、冻存盒、业务分区、任务与事件模型;区分上游业务记录、本地绑定与过程记录、设备物理结果,明确各层事实的来源。
  • 使用 Codex + MiniMax 辅助实现 Vue 3 前端、FastAPI 服务、SQLite 数据模型与 RabbitMQ 适配;归一上游样本契约,连接喷码、整板扫描及自动化冰箱链路,提供 Windows 内网解压运行形态。
  • 长任务以设备成功终态和可解析的实际结果判断完成;设备事件先持久化再确认,无法安全关联的事件留待核对,避免覆盖已有物理事实。
  • 异常恢复保留原任务、原位置和设备原因,在同一业务分区内受控重新下发;通过 Mock、自动回归、库存回读与实物核对分层验证。
  • AI 辅助实现、回归、日志排障和文档同步;本人负责业务判断、证据可信度、变更粒度及真实写操作授权。扫码器现场记录覆盖四个接口、95 管回包,发现六个协议漏写字段。
  • 2026-08-24 离线快照:后端 1051 passed、7 skipped,前端 92 passed,Vite 构建成功;设备与组合流程按版本另行核验。
阅读完整案例 ↗ 01
高级测试工程师 · 业务规则、数据契约与场景化 Mock2023-08 - 2024-06

九坤私募基金 · 复杂业务建模与验证

  • 在真实生产数据不可用的保密约束下,梳理基金业务上下游依赖,将实体、字段和规则关系拆解为可执行的验证场景。
  • 建立场景化 Mock 数据与 SQL 数据集,推动上下游统一字段定义和取值口径,减少业务规则与测试输入之间的歧义。
  • 重构 Robot Framework 参数化与 BDD 脚本,将验证范围延伸至基金全生命周期的业务规则与数据一致性。
阅读完整案例 ↗ 02
AI 质量工程 · 将迭代需求转为可执行任务2025-12 - 至今

商汤 AI 测试资产 · Agent 执行与证据复核

  • 在开发使用 AI 编码的快速迭代中,将测试目标、API 和数据库约束、预期结果及证据要求组织为 Agent 可执行任务。
  • 接口测试和数据库核对以 Agent 执行为主;使用 AI 做首轮冒烟,本人复测异常与关键路径,核对请求、响应、数据及日志后形成业务结论。
  • 将复核过的规则、方法、用例与执行记录沉淀到数字测试资产库,区分当前规则、历史观察与待裁决提案,为后续复跑和问题追溯保留依据。
阅读完整案例 ↗ 03

03工作经历与个人实践

点击经历查看职责

2026-07 - 至今 临床标本库自动化系统 · AI Coding 全栈实践个人项目实践 +
  • 从现场操作、既有业务系统与设备约束出发,建立业务对象、状态、异常路径及验收边界。
  • 使用 Codex + MiniMax 辅助推进 Vue 3、FastAPI、SQLite 及上下游和设备适配,由本人控制业务判断与真实写操作。
  • 建设 Mock、自动回归、设备终态和异常恢复验证,按离线快照与现场记录分层核验。
2025-12 - 至今 商汤科技 AI研究院AI质量工程师 / AI驱动测试工程师 +
  • 建设数字测试资产,将接口测试和数据库核对组织为 Agent 可执行任务;使用 AI 做首轮冒烟,并人工复测关键路径。
  • 覆盖 HTTP 接口和 WebSocket 实时语音场景,使用 Locust 分析吞吐、首包首块、实时率、P95、容量和 GPU 负载。
  • 人工审查执行证据、异常与业务结论,持续沉淀系统规则、测试方法和执行记录。
2024-07 - 2025-10 积家科技-外贸自研摄像头项目高级测试工程师 +
  • 参与面向海外市场的自研电池摄像头项目;所在公司同时提供面向合作方的 SaaS 系统。
  • 面对快速迭代、技术文档不完整、系统耦合及基础建设薄弱等复杂场景构造与问题定位挑战。
2023-08 - 2024-06 九坤私募基金管理系统高级测试工程师 +
  • 按实体、字段和规则关系拆解复杂基金业务,在真实数据不可用的约束下设计 Mock 数据体系。
  • 推动上下游统一字段定义与取值口径,并完成 Robot Framework 参数化和 BDD 风格重构。
2022-08 - 2023-08 小米 CRM / RMS / Dynamics 365高级测试工程师 +
  • 覆盖商品、门店、销售报表和人员配置等多地区业务,理解 Dynamics 365 实体、字段和引用关系。
  • 从 0 搭建接口自动化能力并输出 UI 自动化 Demo / PoC,校准长链路需求和 Case 方向。
2021-02 - 2022-08 天眼查 OpenAPI / 专业版高级测试开发工程师 / 测试组长 +
  • 面向多实体数据产品梳理测试边界、异常分类和数据准确性风险。
  • 建立自动巡检、数据准备和飞书告警套件,承担新人培养、任务协调和测试团队建设。
2020-01 - 2021-03 自动化测试讲师(码同学)自动化测试讲师(后期兼职收尾) +
  • 设计并迭代 17 周自动化测试课程,累计覆盖 300+ 学员;2021-02 入职天眼查后兼职完成剩余授课至 2021-03。
2016-11 - 2019-08 马上消费金融测试工程师 -> 测试组长 +
  • 支撑平均每周 2 次发版,覆盖公众号、小程序和 H5;建立测试需求池、AB 角色和优先级机制。
2015-06 - 2016-08 搜狗输入法安卓测试工程师 +
  • 负责搜狗输入法安卓版主线与 OEM 需求测试。
  • 处理线上反馈,定位疑难 Bug。

2021-02 入职天眼查后,以兼职方式完成码同学剩余授课至 2021-03。

04更多项目实践

数据治理、方案评估与技术表达

天眼查数据质量治理高级测试开发工程师 / 测试组长 · 2021-02 - 2022-08 +
  • 面向多实体 ToB 数据产品与 OpenAPI 梳理测试边界、异常分类及数据准确性风险,关注接口成功但业务数据不正确的问题。
  • 建设自动巡检、数据准备与飞书告警套件,沉淀异常根因分类方法;承担新人培养、任务协调与测试团队协作。
企业席位测试建模与证据审计商汤科技 · 身份、权限与权益一致性 · 2026-06 历史项目 +
  • 梳理手机号、用户身份、企业、批次、席位、套餐与权益的关系,依据实际身份核对权限和权益归属,明确状态转换与异常边界。
  • 以测试矩阵关联 API、数据库和页面证据;历史报告记录 111 条用例:81 PASS、18 WARN、8 FAIL、4 BLOCKED,按状态保留未通过原因。
  • 对有状态操作记录执行前后快照及清理结果;无待执行项不代表全部通过,历史状态也不替代当前线上结论。
三账本计费顺序与流水核对商汤科技 · 计费链路验证 · 2026-04 历史项目 +
  • 围绕积分、代金券、现金三个账本核对扣费顺序与跨账本切换,结合 usage 与交易流水验证实际落账。
  • 2026-04-29 nightly 报告包含 9 个有效计费样本、3 个无效或异常样本,覆盖积分优先、积分不足转券、券不足转现金等组合。
  • 区分余额快照和消费流水:现金消费在 BALANCE / CONFIRMED 流水中可见,账户余额字段仍为充值快照;逐笔对账以交易流水为准。
LLM 容量矩阵与成本评估商汤科技 · 性能与容量分析 · 2026-05 历史项目 +
  • 围绕上下文长度 × 并发构建测试矩阵,在一致输入输出和流式口径下分析 E2E P95、TTFT P95、TPOT P95 与吞吐。
  • 按 SLA 判断可用容量,区分请求成功与延迟达标;整理不同档位的厂商对比,保留测试配置、失败和高风险档位。
  • 将容量数据组织为混合流量估算工具,展示输入占比、等效资源消耗和成本口径;用于方案评估与假设对比,按 SLA 和实测覆盖标注估算边界。
多语言 ASR 准确性 Benchmark商汤科技 · AI 模型效果评测 · 2025-12 - 至今 +
  • 将人工听测整理为数据制备、文本归一化、指标计算、语义诊断与人工抽检流程,复现公开评测框架并扩展中、日、英测试数据。
  • 按语种设计指标:英文 casefolded CER/WER,中文 normalized CER,日文结合字符 CER 与 LLM 语义审核,识别表面差异与实际语义偏差。
  • 将错误类型与 none/minor/medium/severe 四级严重度交叉归因;报告支持样本筛选、排序与定位,人工优先复核高风险样本。
  • 2026-07-10 nightly 报告覆盖三语各 200 条样本,共 600 条;支持模型发布日生成报告。历史批次不外推为当前线上准确率。
阅读完整案例 ↗
17 周自动化测试课程体系码同学 · 课程设计与技术教学 · 2020-01 - 2021-03 +
  • 自主设计自动化测试课程,从 Python 基础、接口与 UI 自动化推进到持续集成,累计完成 3 次改版并覆盖 300+ 学员。
  • 用业务规则设计编程练习,将条件分支、循环和用例设计联系起来;授课、答疑与录播内容并行,沉淀 Robot Framework、Airtest、Git 等专题。
  • 2021-02 入职天眼查后,以兼职方式完成剩余授课周期。

05作品集

6 个主题 · 点击展开,图片可放大

01 临床标本库业务工作台个人 AI Coding 实践。截图使用演示数据,展示业务流程与库存视图;不作为全系统设备验收证明。 +
入库工作台:以业务阶段组织筛选、暂存、扫码绑定、喷码与入库操作。
入库工作台:以业务阶段组织筛选、暂存、扫码绑定、喷码与入库操作。
库存工作台:展示位置与状态。界面监控回报时间不等于回归测试快照日期。
库存工作台:展示位置与状态。界面监控回报时间不等于回归测试快照日期。
02 企业席位建模与覆盖审计2026-06 历史证据中枢。先明确实体、状态与权限,再按用例关联证据。 +
事实模型:区分手机号与用户身份,整理企业、席位、套餐与权益关系。
事实模型:区分手机号与用户身份,整理企业、席位、套餐与权益关系。
覆盖审计:111 条中 81 PASS、18 WARN、8 FAIL、4 BLOCKED;TODO 为零不代表全通过。
覆盖审计:111 条中 81 PASS、18 WARN、8 FAIL、4 BLOCKED;TODO 为零不代表全通过。
03 需求指标与测试证据对照2026-07-03 历史报告示例。将需求、测试结论、证据及风险放在同一矩阵,保留 PARTIAL 与待复核项。 +
指标与证据对应:首包、吞吐、识别与翻译分开评价;短窗口结果不升级为长期 SLA。
指标与证据对应:首包、吞吐、识别与翻译分开评价;短窗口结果不升级为长期 SLA。

报告表达先给出适用范围,再说明执行配置和证据;未达项保留限制条件,避免仅凭请求成功判断验收。

这组作品展示历史方法与产出,不代表当前线上表现、商务承诺或已完成正式采购。

04 LLM 容量分析与估算方法2026-05-21 历史产物。按相同测试口径比较延迟与吞吐,成本工具仅作为假设下的估算参考。 +
厂商比较:按并发档位呈现时延、吞吐及差异,保留优势与不足。
厂商比较:按并发档位呈现时延、吞吐及差异,保留优势与不足。
估算环节方法与检查点
输入约束上下文长度、输入输出量、流量占比、流式与 thinking 配置
实测基线各上下文与并发档位的 TTFT、TPOT、E2E P95、吞吐和失败
流量折算以等效资源消耗估算混合流量容量,标记缺乏实测的区间
成本评估结合假设运行时间与费用估算单位成本;不展示未核定价格
使用边界先核验公式与 SLA 风险,再用于方案讨论,不宣称已产生采购收益

本页方法表由报告逻辑重述,不包含原截图的价格输入与账户数据。

05 ASR 三语评测与样本定位2026-07-10 nightly 历史报告。三语各 200 条样本;调用成功和转写准确性分别统计。 +
结论与指标:按语种选择 CER/WER 等解读口径,并声明环境边界。
结论与指标:按语种选择 CER/WER 等解读口径,并声明环境边界。
样本明细:通过语义诊断、错误类型及 CER 筛选样本,支撑人工抽检。
样本明细:通过语义诊断、错误类型及 CER 筛选样本,支撑人工抽检。
06 技术教学与计费验证方法展示技术表达和业务核对能力。计费方法表依据 2026-04-29 历史报告重述,不含账号或请求标识。 +
课程资料:按授课阶段组织 Python 与自动化专题,以业务规则设计练习。
课程资料:按授课阶段组织 Python 与自动化专题,以业务规则设计练习。
计费场景核对重点
只有代金券请求使用记录与代金券交易流水对应
积分优先确认积分账优先消费,未触发的账本不扣费
积分不足转券校验积分耗尽后的剩余费用进入代金券账
代金券不足转现金分别对账代金券与现金流水,核对跨账本分配
券耗尽后现金扣费以 BALANCE / CONFIRMED 流水核对现金消费
异常样本与有效计费样本分开统计,不把样本数写成路径数

历史报告:9 个有效计费样本、3 个无效或异常样本。余额充值快照不替代消费流水。

更新于 2026.10.02 · FDE 中文版回到顶部 ↑

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王杨 · FDE 方向 · 更新于 2026.10.02
上次更新: 2026/08/25, 04:30:44
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