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北京 · 在职
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王杨

AI测试工程师 · 10年+质量工程经验

✉️ cowboy231bb@gmail.com 📱 13520882907

10年+测试与质量工程经验,覆盖AI、金融科技、数据平台、企业管理系统、消费金融。从传统质量保障到AI时代测试的实战转型者。

1
传统测试基座
自动化、复杂业务建模、数据治理、性能测试均具备扎实经验
2
AI转型实践
AI测试设计、AI执行接口测试、Human-in-the-loop流程、Agent性能测试
3
能落地能表达
既能一线解决问题,也能知识整理、培训、团队协作

工作经历

10 年+ · 倒序
商汤科技 AI研究院
2025 – 至今
AI质量工程师 / AI驱动测试工程师
  • AI驱动测试设计:数字资产库 + Agent 快速生成测试Case与执行脚本,30分钟–1小时完成冒烟测试
  • AI工具链落地:接口测试任务结构化后交由 CloudCode / CodeX / OpenClaw 执行,当前约 85% 接口功能测试AI化
  • Human-in-the-loop:保留人工对输入质量、结果可信度、日志追溯的审核环节
  • 角色转型:持续优化测试文档库与Case模板,推动测试工程师向AI测试流程设计者演进
  • AI性能测试:覆盖HTTP接口与WebSocket实时语音场景,关注首包首块、实时率、容量、GPU负载
  • 压测执行:Locust设计压测方案,分析单副本/六副本并发梯度下的吞吐、延迟、P95及容量上限
九坤私募基金管理系统
2022 – 2025
高级测试工程师
  • 业务建模:将复杂基金业务按实体/字段/规则关系拆解,建立测试模型,超越页面级验证
  • Mock数据体系:针对保密数据不可用约束,设计完整Mock数据,提升复杂场景可执行性与复用性
  • 脚本重构:Robot Framework脚本参数化 + BDD风格改造,提升维护性
  • 数据治理:推动上下游统一字段定义与取值口径,降低联调与问题定位沟通成本
小米 CRM / RMS / Dynamics 365
2021 – 2022
高级测试工程师
  • 海外业务测试:覆盖商品分发、门店管理、销售报表、人员配置等,适配多国差异链路(如报税/出港/免申报额度)
  • 低代码平台测试:快速理解Dynamics 365实体/字段/引用设计思想,转化为可执行测试方案
  • 自动化从0到1:搭建接口自动化能力,输出UI自动化Demo/PoC
  • 长链路梳理:针对基于猜测编写的需求节点,校准测试Case方向
天眼查 OpenAPI / 专业版
2020 – 2021
高级测试开发工程师
  • 数据产品测试:面向多实体类型数据产品,梳理测试边界与异常分类,满足客户对数据准确性的高敏感要求
  • 巡检报警体系:建立自动巡检、数据准备、飞书报警(含容错)套件,提升异常定位效率
  • 异常治理:形成以"异常根因分类 + 数据质量治理"为核心的数据产品测试思路
马上消费金融
2016 – 2019
测试工程师 / 测试管理
  • 高频交付:支撑平均每周 2次 发版,覆盖公众号、小程序、H5等多渠道业务
  • 团队管理:建立测试需求池、AB角色机制、资源协调,提升测试体系吞吐能力与协作稳定性
  • 风险分层:在高频变化与资源有限环境下,完成优先级管理,保障关键模块质量
自动化测试讲师(码同学)
2020 – 2021
全职讲师
  • 课程交付:1年累计学员 300+,100%解决学员答疑,完成 17周 课程设计与授课
  • 课程迭代:3次改版,引入pytest / httprunner / airtest等新内容
  • 内容输出:完成RF、Airtest、Git等录播课并投放平台;抖音直播同时在线 300+

重点项目

AI 测试工程化实践

案例 A:AI 测试资产与 Agent 执行

进行中
问题 实验性 AI 项目周期极短,没有接口文档,传统测试模型直接崩断
行动 把测试意图结构化成 Agent 可读资产,建立 Human-in-the-loop 质量门禁,每次复盘沉淀 Prompt 和约束规则
结果 陌生 AI 需求响应从一天压缩到两三个小时;团队同类需求启动成本显著降低
PythonCloudCodeWebSocketJenkins质量门禁测试资产库

案例 B:ASR 实时转写精度 Benchmark

已完成
问题 ASR 转写精度长期依赖人工听译,标准随人变,模型升级后无法做客观回归对比
行动 复现 Hugging Face 论文框架,制备中/日/英三语数据集,建立独立清洗规则,引入 LLM 做二次审查与偏差分级
结果 新 ASR 模型上线当天跑出客观精度报告;人工复核从全量听译压缩到按偏差等级优先审查
PythonASRHugging FaceLLM数据清洗Benchmark

案例 C:私募基金测试体系实践

已完成
问题 私募基金数据高度保密,测试环境零真实数据;脚本用 Java 思维硬写 Robot Framework,毫无复用
行动 穿透业务上下游梳理数据依赖;按场景构造 Mock 数据并沉淀 SQL 资料集;参数化 + BDD 重构自动化
结果 突破无真实数据就无法测试的瓶颈;测试从页面级验证升级为全生命周期业务验证
PythonRobot FrameworkBDD参数化Mock 数据构造金融合规

技能栈

当前主力
PythonPytestPlaywrightLLM Prompt工程AI辅助测试集成LocustJenkinsWebSocket测试GitLab CI
历史积累
JavaTestNGRobot FrameworkSeleniumAppiumJMeterMySQLRedisDocker自动巡检系统

给我留言

如果你对我的经历、项目或合作方向有问题,可以在这里留言。

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cowboy231bb@gmail.com · 13520882907
© 2026 王杨 · 更新于 2026/05/05
上次更新: 2026/05/06, 13:38:33
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