招贤纳士
AI QA — 工程师实习生(Playwright + MCP)
使用 Playwright 和 MCP Cloud 为我们的 AI 平台编写并运行端到端测试——这是一种现代化的智能体(agentic)QA工作流,测试通过 AI 工具创建和执行。
实习带薪实习EngineeringHybrid3-6个月(可灵活商议)
一览
核心技能
Claude端到端测试MCP CloudPlaywright
加分项
AI工具Next.jsPython回归测试
工作地点
曼谷
时长
3-6个月(可灵活商议)
办公地点
Thonglor, Bangkok
职位介绍
- 你将使用 Playwright,为一款快速成长的 AI 产品构建可靠的端到端(E2E)测试——工作流程与大多数 QA 团队都不太一样。
- 我们的 QA 测试通过 MCP Cloud + Claude 编写和执行。也就是说,你不只是在写测试脚本,而是在一个 AI 原生的测试环境中工作,借助工具更高效地生成、审查和执行测试。
- 这在 QA 领域是真正的新领域。如果你重视质量,并对 AI 正在如何改变工程工作流感到兴奋,这是一个难得的机会。
工作内容
- 为核心用户旅程和关键产品路径设计并编写 Playwright 端到端测试。
- 在我们 AI 原生的 QA 工作流中,使用 MCP Cloud + Claude 编写并审查测试场景。
- 将缺陷报告和边界情况转化为可靠的回归测试覆盖。
- 与前端工程师协作,改善可测试性(选择器、状态管理、测试钩子等)。
- 编写 Python 工具脚本,用于测试数据准备、环境检查和结果报告。
- 分析不稳定(flaky)的测试,通过根因排查提升可靠性。
任职要求
- 很强的质量意识——你真正在意能在用户之前发现问题。
- 有 QA 或测试相关的实践经验(课程项目、个人项目或实习均可)。
- 对 Playwright 或浏览器自动化感兴趣(有相关经验更好,但不是必需)。
- 能够熟练使用 Python 编写脚本和工具类代码。
- 对将 AI 工具融入工程工作流充满热情——而不仅仅把它当作新鲜玩意。
- 能够清晰描述预期行为与实际行为的差异,并稳定复现问题。
加分项
- 有 Playwright 使用经验——fixture、并行运行、选择器、截图等。
- 熟悉 Next.js/React 应用的行为(路由、hydration、UI 状态)。
- 有使用 MCP Cloud 或 Claude 完成工程任务的经验。
- 有 CI 流水线及云端测试执行的经验。
你将学到什么
- 如何设计经得起 UI 变化的、易于维护的 E2E 测试。
- 如何借助 AI 工具大规模编写和审查测试场景。
- 如何搭建能让真实团队对发布充满信心的 QA 流程。
福利与工作环境
- 每天提供免费午餐。
- 国际化的英语工作环境,帮助你提升沟通能力。
- 有空间发表自己的想法并主动推动工作。
- 根据表现,有机会转为全职岗位。
- 节奏快、AI 优先的文化,主动性会得到认可和奖励。
面试流程
- 初步沟通——了解你的背景、QA 思维方式和可到岗时间。
- 实操练习——编写或审查一个小型测试场景(异步进行,有时间限制)。
- 技术面谈——探讨你的调试思路、可靠性把控,以及你如何看待测试覆盖率。
- 与工程团队的最终面谈。
申请此职位
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