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AI Infra测试开发工程师

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岗位职责

在这里,你将成为 AI 时代测试领域的"质量守门人与智能先锋"。你将深入芯片测试、部件测试、整机测试,集群测试,业务测试的全链路质量保障体系,从单颗芯片的功能验证到部件级的性能压测,再到整机和集群系统的稳定性与可靠性验证,用严谨的工程实践守住每一道质量防线。 与此同时,你将站在测试智能化变革的最前沿——借助大模型的理解与推理能力,重新定义测试设计的范式:通过 AI 驱动的用例自动生成、缺陷模式智能识别、测试策略自主规划,让传统测试从"人力密集"走向"智力密集”,你将亲手构建 AI 时代的测试智能体(Test Agent)。

  1. 深入业务场景,参与产品全生命周期质量体系建设,确保复杂业务逻辑的正确性与系统稳定性;
  2. 研发前沿的测试工具与平台,包括自动化测试框架、性能压测平台、故障演练系统及资损防控体系;
  3. 通过代码审计、架构分析、全链路压测等手段,挖掘系统深层次缺陷,为业务的丝滑体验保驾护航;
  4. 利用AI大模型,打造测试智能体,推动质量工作迈入AGI时代。
  5. 参与自研芯片测试,包括芯片原型测试、样片测试、SLT筛片测试等,分解芯片需求,与芯片架构/设计/FW团队讨论,制定芯片验证策略、验证方案、测试用例,并负责执行落地,保障芯片投片质量和芯片最终量产质量。

职位要求

专业领域:

  1. 计算机、数学、电子工程或相关专业;
  2. 熟练掌握至少一门编程语言(C/C++/Java/Python 等),具备良好的代码风格与工程实现能力,熟悉 AI coding 编程者优先;
  3. 熟悉软件研发流程,掌握软件测试理论和方法,有设计和开发测试工具或自动化测试框架的能力;
  4. 具备较强的问题分析与解决能力,对挑战全链路质量保障中的复杂技术难题充满好奇与激情;
  5. 对服务器部件(GPU/CPU/SSD/网卡)和整机有深入了解,对服务器整机和部件测试方法有实践经验者优先;
  6. 对底层技术有钻研热情,对自研芯片测试感兴趣,对 CPU/DDR/PCIe/片上高速总线协议有深入理解者优先。 AI 能力:
  7. AI基础知识:了解大模型核心原理,理解 Agent 设计逻辑,对 AI 模型训练、推理、Agentic-AI 等核心概念有基本认知,不局限于特定领域应用;
  8. AI协同编程:使用过业界主流AI Agent来提升开发和测试效率,能创建自定义Skill,并有Skill优化经验。
  9. 拥抱AI思维:对AI带来的测试变革保持敏锐好奇心,对利用AI提升测试效率、优化质量保障流程有学习热情,愿意探索"AI+测试"的无限可能;
  10. AI实践能力:在 RAG/Prompt 工程/CE 工程领域有实践经验者优先,有大模型微调实践经验者优先;对 AI 技术在测试领域的应用有浓厚兴趣,无论是"AI+用例生成"、"AI+缺陷识别"、"AI+测试策略规划”、“AI+自动测试”,还是探索 AI Agent 自主执行端到端测试流程,都愿意通过代码实践去验证想法,从 0 到 1 构建测试智能体。 AI能力,前3个为必选项,最后1个为加分项。

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