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陆明哲的照片
陆明哲
在平凡的岗位上创造不平凡的价值,这是我的职业信仰。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
求职意向
自动化测试工程师
长沙
薪资面谈
到岗时间另议
工作经历
2022.03 - 2023.09
小楷科技有限公司
测试平台负责人
  • 设计并推行了公司开发者自测试的文化变革,通过打造极致的低代码自动化测试平台,提供可视化用例编辑、一键执行、实时报告等功能,使开发人员能够轻松编写和维护接口自动化用例。上线一年后,开发人员编写的用例占比从10%提升至60%,测试人员得以聚焦于更复杂、极端的测试场景设计。
  • 构建了“全公司统一的测试资源服务”中台,将测试数据、Mock服务、环境管理、设备池等能力标准化、服务化。任何团队和项目都可以通过简单API调用获得所需的测试资源,将项目搭建测试环境的成本降低了80%。
  • 建立“测试度量与效能分析”体系,通过数据可视化大屏透明化展示各团队的质量态势(如千行代码bug率、自动化覆盖率、构建失败率),并组织改进workshop,驱动研发团队持续提升内生质量,公司整体线上缺陷率年同比下降40%。
2020.07 - 2022.02
小楷科技有限公司
测试开发工程师
  • 深入业务团队,诊断测试流程中的效能瓶颈。发现并解决了测试环境冲突、测试数据污染等顽固问题,通过开发环境隔离工具和数据自动清理工具,将因环境问题导致的测试阻塞时间减少了90%。
  • 独自开发了“一键自动化巡检”系统,将版本发布后需要手动验证的核心业务流程全部自动化,发布后验证时间从1小时缩短至5分钟,并保障了每次发布的可靠性。
  • 作为内部顾问,为多个产品线提供自动化测试方案设计和最佳实践培训,成为了团队中广受信赖的效能提升专家。
项目经验
2022.03 - 2023.08
星途互娱科技有限公司
测试开发负责人

星途直播年度盛典高并发全链路质量保障项目

  • 项目背景:星途直播年度盛典作为公司年度核心活动,预期支撑1500万+用户同时在线,涉及弹幕互动、礼物打赏、主播连麦、跨房间PK等12类高耦合互动玩法,传统压测仅覆盖单系统负载,无法模拟真实用户行为链与多系统联动故障,业务方要求“零宕机、零数据错误、互动响应≤500ms”。我的核心职责是主导构建全链路高并发测试体系,覆盖从用户端到后端服务的质量全流程。
  • 关键难题:1)真实用户行为模拟难——传统工具(如JMeter)无法还原用户“停留-发弹幕-点赞-打赏”的随机行为序列,易导致压测流量与真实场景偏差超30%;2)多系统联动故障定位难——直播流、支付、IM三大核心系统依赖复杂,某环节故障会连锁引发下游雪崩,缺乏针对性故障注入与根因分析能力;3)实时数据一致性验证难——打赏金额、弹幕条数等关键数据需跨5个系统同步,人工核对效率低且无法覆盖峰值场景。
  • 核心行动与创新:1)基于历史活动日志训练用户行为生成模型(TensorFlow+LSTM),构建“用户画像-行为序列-流量峰值”的动态压测引擎,模拟出贴合真实的用户互动链(如“新用户停留3分钟→发2条弹幕→给主播打赏1个火箭”),流量还原度提升至92%;2)引入Chaos Mesh+业务场景编排,设计“直播流延迟3秒+支付接口超时+IM消息丢失”的组合故障场景,通过链路追踪(Jaeger)实现故障根因10分钟内定位,将系统容错阈值从“单系统抗住峰值”升级为“全链路协同降级”;3)搭建实时数据对账平台,用Flink实时消费各系统数据源(如订单DB、弹幕Redis、支付MQ),比对关键指标一致性,误差率控制在0.01%以内。
  • 项目成果:1)支撑年度盛典实现“零宕机”,互动峰值达每秒12万次,打赏订单准确率99.999%,远超业务目标;2)沉淀的“用户行为-系统负载-数据一致性”三维测试框架,后续复用在公司3款直播产品的日常压测中,压测效率提升50%;3)个人主导的故障演练方案被纳入公司“大型活动质量保障SOP”,获2023年度公司“优秀技术攻关项目”,本人被评为“年度测试领域核心贡献者”。
2020.07 - 2022.02
星途互娱科技有限公司
高级测试开发工程师

星途短视频AI审核自动化测试体系搭建项目

  • 项目背景:星途短视频业务1年内用户量增长3倍,日均新增内容超500万条,人工审核效率仅能覆盖40%,且此前自动化测试仅聚焦功能验证,无法评估AI审核模型的准确性、性能及合规性风险。我的角色是从0到1搭建覆盖“模型-性能-合规”的全维度自动化测试体系,解决“审核不准、回归太慢、合规漏检”三大痛点。
  • 关键难题:1)AI模型准确性验证难——审核模型基于深度学习,输出“通过/拒绝”结果,缺乏客观评估标准,人工标注测试集耗时且易受主观影响;2)海量内容回归测试难——日均新增内容多,全量回归需2天+,无法支撑模型迭代节奏;3)合规性动态同步难——敏感词库、政策规则每周更新,传统测试用例需手动修改,漏检率达15%。
  • 核心行动与创新:1)构建“多维度评估矩阵”:基于历史人工审核数据标注10万条测试集,用混淆矩阵计算模型准确率(初始85%)、召回率(88%),结合ROC曲线优化阈值,将准确率提升至92%;2)设计“标签化分层抽样”策略:按内容类型(美妆/美食/时政)、风险等级(高/中/低)抽样,将回归测试量从100%降至15%,耗时从2天缩短至4小时;3)开发NLP驱动的合规性测试工具:用jieba分词+规则引擎自动提取最新敏感词,同步更新测试用例,漏检率降至3%以内。
  • 项目成果:1)审核效率提升60%,人工审核工作量减少50%,支撑业务从“人工为主”转向“AI为主”的审核模式;2)模型准确率与性能指标纳入模型迭代验收标准,后续模型迭代周期从2周缩短至1周;3)该体系被推广至公司直播、图文等内容审核场景,全年节省测试人力成本约80万元,获2021年度公司“技术创新奖”。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 软件评测师(中级)
  • 公司年度优秀测试工程师
  • 市级自动化测试技能竞赛三等奖
自我评价
  • 深耕互联网自动化测试,擅长以“业务风险-测试策略-自动化落地”全链路设计,将工具能力转化为可复用质量框架,拒绝孤立执行脚本。
  • 结果导向的效能推手,习惯用“质量提升”“迭代提效”指标驱动自动化从“覆盖”转向“精准”,锚定业务目标。
  • 擅长与产品、开发对齐需求内核,提前识别测试风险并同步方案,把“被动验证”转为“主动前置”。
  • 始终关注质量链条瓶颈,主动复盘优化——从脚本维护到框架适配,夯实长期效能基础。
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