嵌入式产品（eMMC/UFS）验证 AI 赋能工程师(J14864)

（一）业务流洞察与 AI 机会挖掘： • 业务流梳理：深入产品验证各子团队的日常工作，梳理各自完整的工作流程与输入输出，识别高频、重复、耗时、易错的可自动化/AI 化环节。 • AI 机会清单：针对各验证子团队分别输出「AI 赋能机会清单」，明确每个机会点的现状、AI 方案、预期收益与实施优先级，形成可评审、可排期的价值地图。 • 可行性验证：选取高优先级机会点快速构建原型（Proof of Concept），以量化指标（人力节省、效率提升、质量改善）验证 AI 方案价值。 （二）面向产品验证全流程的 AI 赋能落地： • 测试用例与计划智能生成：结合产品设计规范、固件 spec 与平台/器件兼容矩阵，利用大模型辅助自动生成/补全单体测试用例与系统兼容性测试用例，辅助生成测试计划，提升测试覆盖度与用例设计效率。 • 测试脚本与工具提效：将自然语言需求转化为自动化测试脚本（Python/C/…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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