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对算法逻辑与模型质量有本能的钻研欲,相信好的测试源于对数学原理的咀嚼而非脚本堆砌;习惯用白盒视角拆解代码路径,对隐形缺陷保持敏感,并沉淀出可复用的验证方法。逻辑拆解力强,能快速定位复杂链路中的根因,在团队中乐于充当技术黏合剂,推动质量共识。持续追踪前沿模型架构与评测范式,希望以严谨的测试智慧守护AI产品落地。
熟练运用Cypress和Postman对AI白盒测试工具的API进行自动化回归,集成Jenkins流水线实现每日构建触发,累计编写500+用例,将接口测试覆盖率从40%提升至90%。
探索基于AI的测试数据生成技术,利用遗传算法自动生成边界值测试用例,结合JaCoCo分析代码路径,提升白盒测试的充分性与效率,相关实践总结成技术文章并获内部好评。

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