aryating
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个人介绍

作为一名兼具开发与测试双重视角的工程师,我深耕 Python 提效脚本开发,擅长用代码破解测试流程中的效率瓶颈。既能以开发者思维洞察系统架构的潜在风险点,又能以测试工程师的敏锐嗅觉捕捉用户场景下的隐蔽 bug。


通过编写自动化脚本,将重复的测试步骤转化为可复用的代码模块,从数据抓取、用例生成到结果分析全流程自动化,让原本需要数小时的手动测试工作缩短至分钟级。尤其擅长针对复杂业务场景设计智能排查工具,精准定位问题根源,在提升测试覆盖率的同时,将团队从机械劳动中解放出来,聚焦于更具价值的深度测试与优化工作。

工作经历

  • 2022-07-04 -2025-07-25杭州先临三维科技公司测试工程师

    在专注于高精度 3D 视觉产品研发的公司担任任测试工程师期间,主要负责云平台的全流程测试工作。深度参与 3D 视觉数据采集、建模分析、算法部署等核心模块的测试设计,基于产品高精度特性定制专项测试方案,涵盖功能验证、性能压测、兼容性适配及稳定性监测。 搭建自动化测试框架,运用 Python 开发多款提效工具,实现设备接入数据校验、三维模型渲染效果比对等场景的自动化执行,将回归测试效率提升 60%。主导云平台与硬件设备的联调测试,精准捕捉数据传输延迟、模型重建精度偏差等关键问题,推动跨团队协作优化,保障产品在工业检测、智能安防等场景的高可靠性交付。

教育经历

  • 2011-09-01 - 2015-09-01丽水学院电子信息工程本科

    主修课程:数字信号处理、嵌入式系统、数据库原理、软件工程。 毕业设计:基于STM32的智能温室监控系统,实现温湿度实时采集与云端展示,获校级优秀论文。 技能证书:英语六级、计算机二级 C 语言、Altium Designer 认证。

语言

普通话
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技能

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作品
AI单冠输出测试报告

在日常测试工作中,人工统计 AI 单冠失败订单报告不仅流程繁琐,还极易出现数据误差。每当底层数据发生变动,测试人员都需重复进行统计分析,耗时又费力。 本脚本通过直连数据库,可一键拉取所需的 AI 单冠失败订单数据,自动完成错误类型聚合与成功率计算,仅需几秒就能生成规范的 Excel 报告。更重要的是,当数据更新时,系统会自动触发重跑机制,全程无需人工干预,不仅将测试效率提升 90%,彻底解放人力,还能确保结果实时准确,为团队高效交付提供有力支撑。

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2025-07-25 02:51
更新于: 1天前 浏览: 5