王楊
AIテストエンジニア · 品質エンジニアリング / SDET
AI、フィンテック、データプラットフォーム、エンタープライズシステム、消費者金融にわたる品質エンジニアリング経験に加え、臨床検体リポジトリ自動化のフルスタックAI Codingをパートタイムで実践している。
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伝統的テスト基盤
自動化、複雑な業務モデリング、データガバナンス、パフォーマンステストの豊富な実務経験
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AI変革とCoding
AIテスト設計、Agent実行、Human-in-the-loop、フルスタックAI Coding、複雑な統合検証
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実行力・コミュニケーション力
現場で問題を解決しつつ、知識整理、研修、チームコラボレーションを推進
職務経歴
新しい順SenseTime AI研究所
2025年12月 – 現在AI品質エンジニア / AI駆動テストエンジニア
- AI駆動テスト設計：デジタルテスト資産 + Agent により、30～60分でCase設計とスモーク実行を完了
- AIツールチェーン導入：APIテストタスクを構造化して Claude Code / Codex / OpenClaw に実行を委ね、現在はAPI機能テストの約 85% をAIツールで実施
- Human-in-the-loop：入力品質、結果の信頼性、ログの追跡性について、人によるレビュー工程を維持
- 役割の転換：テストドキュメントとテストケースのテンプレートを継続的に改善し、テストエンジニアがAIテストフロー設計者へ移行できるよう推進
- AIパフォーマンステスト：HTTP APIとWebSocketリアルタイム音声シナリオを対象に、初回パケット・初回チャンク、リアルタイム係数、処理容量、GPU負荷を監視
- 負荷テスト実行：Locustで負荷テスト計画を設計し、1レプリカ/6レプリカの並行負荷段階におけるスループット、レイテンシ、P95、処理容量の上限を分析
九坤私募ファンド管理システム
2023年8月 – 2024年6月上級テストエンジニア
- 業務モデリング：複雑なファンド業務をエンティティ/フィールド/ルール関係で分解し、ページレベル検証を超えるテストモデルを構築
- Mockデータ体系：機密データ使用不可の制約に対し、完全なMockデータを設計し、複雑シナリオの実行可能性と再利用性を向上
- スクリプト再構築：Robot Frameworkスクリプトをパラメータ化 + BDDスタイルで改造し、保守性を向上
- データガバナンス：上流・下流システム間でフィールド定義と値の基準を統一し、結合テストと問題特定にかかるコミュニケーションコストを削減
Xiaomi CRM / RMS / Dynamics 365
2022年8月 – 2023年8月上級テストエンジニア
- 海外業務テスト：商品配布、店舗管理、販売レポート、人員配置等をカバーし、複数国の差異チェーン（税務申告/出港/免税申告限度額等）に対応
- ローコードプラットフォームテスト：Dynamics 365のエンティティ/フィールド/参照設計を素早く理解し、実行可能なテスト戦略へ落とし込む
- 自動化をゼロから構築：APIテスト自動化基盤を立ち上げ、UI自動化のDemo/PoCを作成
- 長い業務フローの整理：仮説に基づいて記述された要件について、テストケースの方向性を調整
Tianyancha OpenAPI / Pro Edition
2021年2月 – 2022年8月上級テスト開発エンジニア / テストチームリーダー
- データプロダクトテスト：多エンティティタイプデータプロダクトに対し、テスト境界と異常分類を整理し、データ正確性に高感度な顧客要件を満たす
- 巡回警報体系：自動巡回、データ準備、Feishu警報（フォールトトレランス含む）スイートを構築し、異常特定効率を向上
- 異常ガバナンス：「異常原因の分類 + データ品質ガバナンス」を中核とするデータプロダクトのテスト手法を確立
自動化テスト講師（MaTongXue）
2020年1月 – 2021年3月フルタイム講師
- コースデリバリー：15か月の在職期間に累計 300+ 名を担当し、17週間のカリキュラム設計と講義を完了
- カリキュラム更新：3回の改訂、pytest / httprunner / airtest等新コンテンツを導入
- コンテンツ出力：RF、Airtest、Git等の録画講義を完了しプラットフォームへ配信；Douyinライブ同時視聴 300+
MaShang Consumer Finance
2016年11月 – 2019年8月テストエンジニア → テストチームリーダー
- 高頻度デリバリー：平均週 2回 のリリースを支え、公式アカウント、ミニプログラム、H5等のマルチチャネル業務をカバー
- チーム管理：テスト要件プール、ABロールメカニズム、リソース調整を構築し、テスト体系のスループットと協調安定性を向上
- リスク階層化：高頻度変化と限られたリソース環境下で優先順位管理を完了し、重要モジュールの品質を保障
主要プロジェクト
AIテストエンジニアリング実践ケースA：AIテスト資産とAgent実行
進行中問題 実験的AIプロジェクトのサイクルが極端に短く、インターフェース文書がなく、従来のテストモデルが完全に崩壊
行動 テスト意図をAgent可読資産に構造化し、Human-in-the-loop品質ゲートを構築、毎回の振り返りでPromptと制約ルールを蓄積
結果 未知のAI要件対応が1日から2–3時間に短縮；チームの同類要件スタートコストが顕著に低下
ケースB：臨床検体リポジトリ自動化のエンドツーエンドデリバリー
パートタイム実践 · 2026年7月 - 現在問題 既存業務システム、ローカルの紐付け、3種類の装置、手作業が同時に事実を変える一方、要件と通信仕様は現場で段階的に明確になった
行動 AI Codingを活用し、Vue / FastAPI / SQLite、外部連携、Mock、自動回帰、装置終端状態、制御された復旧を実装
証拠 スキャナーの現場記録。2026/08/24のオフラインスナップショットでバックエンド1051件成功・7件スキップ、フロントエンド92件成功、プロダクションビルド完了
ケースC：ASR文字起こし精度ベンチマーク
完了問題 ASRの文字起こし精度が人手による全件聴取に依存し、評価基準も担当者ごとに異なるため、モデル更新後の客観的な回帰比較ができなかった
行動 Hugging Faceの評価フレームワークを再現し、中・日・英の3言語データセットと独自のデータクレンジングルールを整備。LLMによる二次評価と偏差レベル分けを導入
結果 新しいASRモデルのリリース当日に客観的な精度レポートを作成。人手による再確認を全件聴取から偏差レベル別の優先確認へ縮小
スキル
現在の主力
PythonPytestPlaywrightLLM PromptエンジニアリングAI支援テスト統合LocustJenkinsWebSocketテストGitLab CI
過去の経験
JavaTestNGRobot FrameworkSeleniumAppiumJMeterMySQLRedisDocker自動巡回システム
上次更新: 2026/08/25, 03:33:50