字节跳动
硬件加速测试开发工程师-AI工具链
硬件加速测试开发工程师-AI工具链
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
深度学习
GO
CI/CD
AI芯片
MLIR
TVM
AI 估算 · 20k–40k
AI芯片测试开发方向技术门槛高，字节跳动薪资竞争力强，结合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI芯片编译器工具链的测试开发工作，包括测试方法设计、测试系统搭建、性能验证以及质量流程建设
你将参与从工具链测试到整体软件栈质量优化的全流程，同时涉及云原生基础设施的开发和运维
适合对AI芯片和编译器技术有兴趣、具备一定开发测试经验的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机科学/电子工程相关专业
年以上软件开发及测试工作经验，有AI芯片软件栈测试相关经验者优先
熟练掌握汇编，C/C++，Python，Go，Shell等一种或者多种语言
了解主流平台开发技术和体系（React，Vue，Nodejs，Python，Go等）
了解云原生相关技术（K8S，微服务、GitOps、DevOps等）
了解深度学习相关算子和优化技术
了解Tvm或者Mlir等构建第三代深度学习框架的技术
了解图优化和算子融合等优化技术
熟悉AI计算架构以及优化有经验者优先
熟练操作Linux系统，有在Unix/Linux环境下工作经验
工作务实、敬业，有强烈的责任意识，具备较强的领导能力，以及良好的沟通及协调能力
工作职责
参与AI芯片编译器工具链测试开发工作
参与编译器工具链测试方法设计、测试系统搭建和测试开发工作
参与编译器性能优化验证工作
协同开发团队建立编译器验证机制和评价标准
参与推理模型性能、精度日常测试执行、问题跟踪工作
参与设计、建立以及推动AI芯片软件质量持续提升流程
参与AI芯片整体软件栈质量流程建设，对软件开发的质量进行监控和追踪
参与开发和运维AI芯片云服务基础设施和分布式系统（包含K8S集群、CI/CD系统、工作流系统、追踪探测系统等），为业务提供高可用、高稳定、高性能、低成本的云服务
优先资格
有AI芯片软件栈测试相关经验者优先
熟悉AI计算架构以及优化有经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿AI芯片领域，技术含金量高，紧跟行业热点
- 字节跳动平台大，资源丰富，项目影响力广泛，有利于职业背书
- 工作内容涵盖编译、测试、运维等多方面，技能成长空间大
- AI芯片工具链复杂度高，需要同时理解硬件架构、编译原理和软件工程，学习曲线陡峭
- 公司节奏快，对交付质量和效率要求高，需要较强的抗压能力
缺点 / 挑战
- 测试工作需要细致和耐心，可能面临重复性任务和紧急问题排查压力
- 适合对AI芯片和编译器技术有浓厚兴趣，喜欢挑战复杂系统，并愿意在快速迭代环境中成长的工程师
角色解读
- 从测试开发工程师向AI芯片软件栈架构师发展，深入编译器优化和硬件协同设计
- 转向AI芯片全栈开发，参与从驱动到应用层的完整工具链建设
- 积累云计算和分布式系统经验，向SRE或基础设施架构师方向扩展
- 设计并搭建AI芯片编译器的测试系统，编写测试用例，验证工具链功能和性能
- 参与编译器性能优化验证，分析并追踪模型推理的精度和效率问题
- 建立软件质量持续提升流程，监控并追踪软件开发全流程的质量指标
- 开发和运维云原生基础设施，如K8S集群、CI/CD系统，保障云服务高可用
- 扎实的编程基础，精通C/C++、Python、Go等语言，能编写高效测试代码
- 了解编译器技术，熟悉TVM或MLIR等深度学习编译框架
- 掌握云原生技术栈，包括K8S、微服务、DevOps等，具备系统运维能力
- 熟悉AI计算架构和深度学习算子优化，具备性能分析能力
申请策略
- 了解字节跳动在AI芯片领域的布局，展示对该方向的热情和理解
- 在简历中体现对质量保障流程的思考和经验，如自动化测试框架设计
- 突出编译器或AI芯片相关的项目经验，如参与过TVM/MLIR的二次开发或测试
- 强调编程能力，列出熟悉的语言和工具，并展示在开源项目或工作中的实际应用
- 体现云原生运维经验，如K8S集群管理、CI/CD流水线搭建等
- 系统学习TVM或MLIR框架，动手实现简单的算子优化或图优化示例
- 熟悉K8S和DevOps工具链，通过实践掌握容器化部署和持续集成流程
面试指南
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合具体项目举例，最后总结应用场景
- 对于测试设计问题，采用结构化思维：明确目标→分析输入→设计用例→评估指标→迭代优化
- 对于行为问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织回答
- 描述一下你对TVM或MLIR的理解，以及它们在AI芯片中的作用
- 如何设计一个编译器测试方案来验证性能优化效果？
- 请举例说明你如何处理一个复杂的测试环境问题（如分布式系统中的故障）
- 在深度学习模型推理中，如何平衡精度和性能？
- 你如何评估一个CI/CD系统的可靠性？
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂AI芯片测试岗位，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度较大。
适合人群
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其对AI芯片和编译器有兴趣的工程师。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
字节跳动薪资水平处于市场领先地位，且福利完善，但JD未明确薪资范围，故评分适中。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及AI芯片前沿技术，技能成长空间大，但JD未明确提到晋升通道或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TVM、MLIR、K8S、深度学习、AI芯片
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
字节跳动工作节奏较快，JD未提及弹性工作或WLB相关福利，仅现场办公，生活平衡感一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI芯片是高速增长赛道，职位对推动技术发展有意义，但JD未体现社会使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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