AI测试工程师(J10832)

职位描述

AI测试工程师（AI软件工具链）

职位概述

我们正在寻找一位动手能力强的初级QA工程师，加入我们的AI软件工具链质量保障团队。您将深度参与核心AI软件栈的验证工作，包括NPU编译器、算子库和量化工具链的测试与自动化。这是一个专注于技术细节的岗位，您将通过编写测试用例、执行自动化脚本和分析测试结果，确保我们的软件在释放TPU硬件极致性能的同时，保持极高的计算精度与稳定性。

您将与资深工程师和经理紧密合作，学习并实践如何测试复杂的数学变换、编译器优化和量化算法。如果您对AI系统底层、编译器技术或高性能计算充满热情，并渴望在一个技术驱动的团队中快速成长，这个职位将为您提供绝佳的平台。

主要职责

1. 编译器与算子基础验证

执行并维护针对TPU算子库的测试用例，验证算子在不同数据类型下的数学正确性。

协助进行编译器的回归测试，包括前端模型解析、后端代码生成及图优化（如算子融合）的基础功能验证。

参与构造边缘测试用例，对算子的输入形状、步长等进行压力测试。

2. 量化工具链辅助测试

运行自动化脚本，执行量化感知训练与训练后量化的基础工作流测试。

协助收集和整理模型在浮点与定点转换过程中的精度数据，参与基础精度分析。

3. 测试自动化与基础设施支持

开发和维护Python自动化测试脚本，并集成到持续集成流水线中。

协助监控和管理在TPU/NPU硬件集群上执行的自动化测试任务。

记录测试结果，协助创建和维护测试文档与报告。

任职要求

基本要求

计算机科学、电子工程、数学或相关专业本科及以上学历。

2-5年软件测试开发或质量保障相关经验。有编译器、高性能计算或AI框架测试经验者优先。

熟练掌握Python，有使用PyTest、NumPy等库进行自动化测试的经验。

了解C++，能够阅读和简单修改测试代码。

对AI基础知识有了解，熟悉常见的深度学习模型（如CNN/Transformer）和框架（如PyTorch）。

具备良好的逻辑思维和对细节的关注，能够精确复现和描述技术问题。

具备良好的学习能力、团队协作精神和积极主动的工作态度。

优先条件

了解AI编译器基础概念。

对量化技术有基本认识。

有在CI/CD环境中工作的经验。

对计算机体系结构或硬件加速有基础兴趣。

我们提供

深入AI软件栈核心层的技术挑战与成长机会。

与行业顶尖的编译器、量化专家并肩工作的环境。

清晰的职业发展路径，向资深QA工程师、SDET或工具链开发工程师方向发展。