岗位职责
- GPU机型端到端交付测试：负责GPU卡及GPU服务器整机在选型验证、研发验证、SIT、产测导入与交付验收等全流程测试，输出测试基线、验收标准与交付报告，保障项目按期交付与质量达标；
- GPU SIT能力建设：构建并持续维护GPU SIT基线体系，覆盖功能、性能、稳定性、可靠性与可观测性（监控/告警/日志）等维度，沉淀可复用用例与门禁标准，支撑GPU产品规模化交付；
- GPU卡评测与选型：跟踪业界新GPU卡与关键技术演进，设计并执行功能/性能/稳定性等评测与对标，输出评测结论（优势/短板/风险项），为业务产品选型与引入决策提供依据；
- GPU业务场景测试：深入理解业务使用场景与关键指标，持续优化SIT测试标准与基线用例，支撑线上问题复现定位与改进闭环，提升业务使用体验与稳定性；
- GPU测试自动化开发：设计并实现自动化测试框架与流水线能力，包括用例编排与并发执行、结果判定、报告生成/看板与基线对比等，持续提升测试覆盖率与交付效率。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机、电子、通信、自动化等相关专业；具备服务器硬件测试、系统测试或产测/交付测试相关经验；
- 扎实的GPU与服务器硬件基础，深入理解AI/GPU硬件原理与系统架构，包括GPU计算与显存体系、PCIe/NUMA、CPU-IO拓扑等；能够将硬件特性与潜在风险转化为可执行的测试策略与验收标准；
- 熟练掌握GPU常用性能Benchmark与评测方法，覆盖计算、显存、PCIe、互联、通信等维度；
- 精通自动化开发，以Python为主，能够独立完成用例开发、并发执行、结果判定、日志解析、报表可视化等；熟悉Shell脚本，具备工程化交付意识与可维护性设计能力；
- 良好的沟通与项目推进能力，能够有效推动跨团队协作与问题闭环，保障交付节奏与质量目标达成。 加分项
- GPU Benchmark测试与算子优化：精通GPU Benchmark测试设计与执行，熟悉算子级性能分析与调优，包括CUDA Kernel优化、算子融合、内存访问模式优化等；
- 具备GPU芯片硅后验证（Post-Silicon Validation）经验，熟悉GPU卡功能验证、性能验证与问题定位流程；
- 深入理解AI大模型训练/推理流程、计算图优化、显存管理及并行策略（数据并行/模型并行/流水线并行），能够将业务需求转化为测试场景与验收标准；
- 熟悉大规模AI集群（千卡/万卡级）网络架构（IB/RoCE/以太网）、拓扑设计、通信优化与故障定位；
- 有自动化测试平台或CI/CD流水线建设经验，熟悉任务编排、资源管理、结果判定与数据看板开发等。
