開必拓的 fastable.ai 以 AI 視覺檢測系統在銅箔、紡織、電子材料等產線上即時判讀品質。一套系統從工業相機取像、影像上報、AI 推論到品質數據落地，由多個服務組成，部署在客戶廠內的多台主機上，一條產線最多同時跑十幾路相機。
**你將負責**
- 設計與建置 Vision 端到端自動化測試系統
- 用軟體模擬相機、產線訊號與異常情境，取代實體硬體
- 讓「系統是否正常」能被機器自動判定，而不是靠人盯畫面
- 把測試掛進開發流程，成為進版與出機的守門機制
- 與 RD、現場工程師合作，把現場問題變成可重複的測試
**主要工作內容**
【建立無硬體的端到端測試環境】
- 在沒有實體相機與產線的環境下，把從取像、上報、推論到數據落地的整條鏈路跑起來
- 以軟體模擬影像來源與產線訊號，並能把相機數量擴充到客戶實際出機的規模，驗證系統在滿載下的承受能力
- 讓測試環境可以一鍵重建、重複執行，結果可比對
【把系統健康狀態做成自動判定】
- 從系統的事件、日誌、資料庫與檔案中，定義出「正常運作時一定成立」的規則，例如影像數量在各段一致、計數持續更新、每台主機的參數相同、異常必須在時限內告警
- 把這些規則做成持續執行的檢查器，在長時間測試與異常測試期間自動判定，並指出鏈路斷在哪一段、責任在哪一側
- 把檢查結果視覺化，讓團隊與主管看得到測試狀態
【異常情境與長時間穩定性測試】
- 模擬網路中斷、服務逾時、相機掉幀、設定缺失等異常，驗證系統是否正確告警與恢復，而不是靜默失效
- 設計長時間運行的穩定性測試，捕捉偶發問題
- 從客訴與歷史 P1 案例反推測試情境，確保每一類已知失效都有對應的自動化復現方法
【測試流程與 CI 整合】
- 依測試的自動化程度與執行成本分級，讓適合的測試掛進 CI，作為版本進版的守門
- 維護測試規格與系統接口文件，讓測試依據可追溯
- 整理測試發現的問題並與 RD 對齊修正與驗證方式；協助現場工程師在出機前依客戶配置挑選測試項目
【AI 輔助工作流】
- 善用 AI 工具閱讀原始碼、產生測試腳本與文件，並把有效做法沉澱成團隊知識庫
- 3 年以上軟體測試自動化、SDET 或後端開發經驗，並且從頭到尾完整做過一套測試基建或自動化系統（環境、工具、流程都由你經手，不只是寫測試案例）
- 能獨立設計測試架構，並為自己寫的測試工具撰寫自動測試
- 具備以日誌、指標與資料比對定位多服務系統問題的能力
- 能閱讀非自己熟悉語言的原始碼，從程式碼找出系統實際行為
- 文件表達清楚、引證有據，能與 RD 用證據討論問題
**技術能力**（以下為開必拓現行系統常用技術，具備越多越好，非全部必備）
- 程式語言：Python、C# / .NET
- 容器與環境：Docker / Docker Compose、Linux、Shell
- 通訊協定：MQTT、REST API
- 監控與觀測：Grafana、Prometheus、Loki 或同類工具
- CI/CD 與測試平台：GitLab CI、Jenkins、GitHub Actions 或同類工具
- 測試框架：pytest 或同類框架
- 有工業相機、機器視覺或產線自動化系統的測試經驗
- 有刻意製造斷線、延遲、服務停擺等異常來驗證系統反應的測試經驗（chaos engineering）
- 有用「系統永遠必須成立的規則」持續自動判定、取代逐條預期結果的測試經驗（不變量驗證、property-based testing）
- 有製造業產線系統、Edge / On-premise 部署經驗
- 熟悉 AI coding tools（Claude Code、Cursor、Copilot 等）
在這裡，我們重新定義「工作的價值」
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甚至連尾牙與春酒我們都準備好了，讓辛勞在歡笑中得到釋放。