自我介绍
高级软件测试工程师，8年软件质量保障经验，专注自动化测试架构设计与AI协作式研发实践。擅长构建高可用测试平台，推动测试左移与DevOps融合，具备全链路质量管控能力。
工作经历
高级软件测试工程师
某头部金融科技公司 上海
2020/03 - 至今
负责公司核心支付系统的质量保障体系建设，主导自动化测试平台升级与AI辅助测试流程落地。带领5人测试团队，支撑日均亿级交易量的系统稳定性。 设计并实施全链路自动化测试方案，覆盖API、UI、移动端及大数据场景 引入AI代码助手提升测试代码生成效率，建立人机协作的代码审查机制 构建性能测试与容量评估体系，保障大促期间系统稳定性 推动测试左移，与研发团队共建质量门禁，缺陷逃逸率降低40%
智能支付网关质量保障平台
- 针对公司核心支付网关系统（日均交易量超1亿笔），构建全链路自动化测试与监控体系。系统采用微服务架构，涉及100+服务节点，需要保障高并发、高可用及数据一致性。
- Spring Cloud微服务 + Kubernetes + MySQL/Redis/Kafka + Prometheus/Grafana
- 担任测试架构负责人，设计自动化测试框架与性能测试方案；引入GitHub Copilot与Cursor辅助测试代码生成，建立AI生成代码的人工审核与CI验证流程；搭建基于Prometheus的测试可观测性平台，实现测试全链路追踪。
- 技术栈: Python/Pytest自动化框架 JMeter分布式压测 Selenium Grid Docker容器化 Kubernetes编排 CI/CD流水线 AI辅助代码生成 链路追踪与可观测性
- 挑战: AI协作式测试开发工作流: 基于Claude Code与Cursor构建测试代码智能生成工作流：通过任务拆解将需求转化为测试用例，利用AI理解代码仓库上下文生成测试桩代码，人工审核后提交PR并触发CI检查。实现测试代码编写效率提升60%，同时建立AI生成代码的安全校验与回滚机制，确保所有变更经过本地验证、单元测试、安全扫描后方可合并。
- 挑战: 混合检索驱动的智能缺陷定位: 结合日志检索与代码图谱构建混合检索系统，利用向量检索与关键词重排序技术，实现生产缺陷的快速根因定位。构建回归测试集保障修复验证，缺陷定位时间从平均2小时缩短至15分钟。
- 挑战: 全链路压测与容量治理: 设计基于真实流量录制的全链路压测方案，结合模型路由与降级策略，验证系统在不同负载下的表现。建立成本与延迟治理机制，通过缓存优化与批量处理，压测成本降低35%。
- 挑战: 测试即服务平台化: 将测试能力抽象为可复用的测试服务，提供统一的测试数据管理、环境编排与报告分析能力。支持多团队自助接入，测试环境准备时间从2天缩短至30分钟。
智能风控模型测试与MLOps
- 负责公司智能风控系统的模型测试与MLOps质量保障。系统基于机器学习模型进行实时风险决策，需要保障模型推理的准确性、稳定性及公平性。
- Python MLflow + TensorFlow Serving + Redis + PostgreSQL + Kafka
- 设计机器学习模型的测试策略与评测体系；构建模型版本管理与回滚机制；建立模型推理服务的可观测性平台，监控延迟、准确率及漂移情况。
- 技术栈: Python测试框架 模型评测与回归测试 特征工程测试 A/B测试平台 模型版本管理 推理服务监控 Prompt版本管理
- 挑战: 模型评测集与回归测试体系: 构建结构化的模型评测数据集与回归测试流水线，覆盖离线评估、在线A/B测试及影子模式验证。每次模型变更自动触发全量回归测试，确保模型性能不退化。建立模型版本管理与回滚机制，支持分钟级版本切换。
- 挑战: 推理服务可观测性建设: 基于链路追踪技术构建模型推理全链路可观测性，监控推理延迟、吞吐量及异常分布。结合上下文质量评估与引用呈现，实现模型决策过程的可解释性追踪，辅助业务方理解模型行为。
软件测试工程师
某互联网电商平台 杭州
2016/07 - 2020/02
负责电商平台订单、库存及物流系统的功能测试与自动化建设。从手工测试逐步成长为自动化测试核心成员，参与公司测试框架从0到1的构建。 负责核心业务模块的功能测试，编写详细测试用例并执行测试 参与自动化测试框架搭建，使用Python+Pytest实现接口自动化 协助搭建CI流水线，实现代码提交后的自动构建与基础测试 参与性能测试，使用JMeter进行接口压测与结果分析
订单系统自动化测试建设
- 针对电商订单系统（日均订单量500万+），从零开始构建接口自动化测试体系，覆盖订单创建、支付、取消、退款等核心流程。
- Spring Boot + MySQL + Redis + RabbitMQ + Jenkins
- 独立负责自动化测试框架设计与核心模块开发；编写测试用例并维护测试数据；配合开发团队定位并跟踪缺陷修复。
- 技术栈: Python/Pytest Requests库 Jenkins CI Git版本控制 SQL Linux
- 挑战: 接口自动化框架搭建: 基于Python+Pytest搭建分层自动化测试框架，实现测试数据与代码分离，支持多环境切换与报告生成。覆盖订单核心接口50+个，自动化率达到80%，回归测试时间从2天缩短至2小时。
- 挑战: CI流水线集成: 将自动化测试集成至Jenkins流水线，实现代码提交后的自动触发与结果通知。建立测试失败自动截图与日志收集机制，提升问题定位效率。
专业技能
自动化测试架构
- 精通Python/Java自动化测试框架设计与开发，熟练使用Pytest、JUnit、TestNG等框架
- 具备Page Object、数据驱动、关键字驱动等设计模式的实践经验
- 能够根据业务特点设计可维护、可扩展的自动化架构，支持分布式执行与并行测试，提升测试执行效率与稳定性
性能测试与容量治理
- 熟练使用JMeter、Locust、Gatling等工具进行分布式压测，具备全链路压测设计与实施经验
- 掌握性能瓶颈分析方法论，能够通过链路追踪、火焰图等工具定位问题
- 具备容量规划与成本治理能力，通过模型路由、缓存优化等手段平衡性能与成本
AI协作式研发
- 深度实践AI辅助测试开发：使用Claude Code进行测试任务拆解与方案设计，利用Cursor生成测试代码并辅助调试，通过GitHub Copilot加速日常编码
- 建立人机协作工作流：AI生成代码后必须经过本地验证、单元测试、安全扫描及人工代码审查，确保质量可控
- 掌握Prompt/模型版本管理，理解AI生成内容的局限性与风险边界
微服务测试与可观测性
- 熟悉微服务架构下的测试挑战与解决方案，掌握服务虚拟化（Mock/Stub）、契约测试（Pact）、容器化测试环境管理等技术
- 具备基于Prometheus、Grafana、Jaeger的可观测性建设经验，能够通过指标、日志、追踪三位一体定位问题
CI/CD与DevOps
- 熟练使用Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions等工具构建持续集成流水线
- 具备基础设施即代码（IaC）实践经验，能够通过Docker、Kubernetes实现测试环境的快速编排与销毁
- 推动测试左移，将质量保障融入研发全流程
数据测试与质量保障
- 具备大数据场景的测试经验，熟悉ETL流程验证、数据一致性校验、实时流数据测试等方法
- 能够使用SQL、Python进行数据探查与验证，保障数据产品的准确性与完整性
教育经历
学士
杭州电子科技大学 计算机科学与技术
2012/09 - 2016/06
主修课程：软件工程、数据结构、操作系统、数据库原理、计算机网络、软件测试技术
- 校级优秀毕业生，连续三年获得学业奖学金
- 全国大学生软件测试大赛省级二等奖
- 主导开发校园二手交易平台，负责测试与质量保障工作
- 通过CET-6，具备良好的英文技术文档阅读能力