字节跳动
高级测试开发工程师-AI芯片
高级测试开发工程师-AI芯片
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
测试开发
自动化测试
高性能计算
AI芯片
CUDA
GO
GPU
NCCL
PCIe
AI 估算 · 30k–60k
高级芯片测试开发岗位，技术门槛高，字节大厂薪资竞争力强，预估月薪3-6万，16薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动AI芯片的系统软件测试，包括制定测试策略、设计自动化测试框架、执行测试并分析质量
你需要深入理解GPU/芯片驱动、Linux内核及高性能网络技术，协同研发团队保障芯片软件的高质量交付
适合具备AI芯片或GPU测试经验、擅长自动化与问题定位的高级工程师
最低要求
计算机相关专业本科及以上学历，有AI芯片/GPU/高性能计算领域系统软件测试或研发经验
精通软件测试理论与方法，熟练掌握测试流程、测试用例设计方法及缺陷管理流程，具备优秀的需求分析与测试点提炼能力
具备AI芯片、GPU系统软件驱动、固件或系统软件测试/开发经验，理解芯片产品开发生命周期及各阶段测试重点，熟悉GPU硬件架构与系统软件栈，理解PCIe、NVLink、GDR等关键技术
具备扎实的Linux系统知识，能在用户态与内核态进行驱动软件测试、调试与分析的能力，具备扎实的网络基础，熟悉RDMA/DPDK等高性能网络技术，并有在Docker等容器化环境的测试经验
掌握Shell/Python/Go中至少一门编程语言，能独立编写自动化测试脚本和工具，熟练使用Git、Jenkins、Pytest等常用开发与测试工具
具备独立工作与多任务处理能力，能够在扁平化管理环境中自我驱动，并与跨职能团队高效协作
工作职责
负责AI芯片系统软件的测试策略制定、规划与执行，保障测试活动有序、高效推进，协同研发团队达成高质量交付目标
与研发团队紧密协作，分析测试需求，制定全面、合理且高效的测试方案与详细计划
独立完成测试用例的设计、执行与迭代，出具专业测试报告，精准评估系统质量与风险，确保测试进度与覆盖度
主导自动化测试脚本、工具及框架的开发与维护，通过自动化手段持续提升测试覆盖率和执行效率
负责缺陷的提交、跟踪、验证与闭环，协助研发工程师进行问题复现、定位与根因分析
基于测试数据与缺陷进行质量分析，主动推动测试流程、方法与工具的改进与创新，不断提升团队测试效能
优先资格
具备NVIDIA GPU或Mellanox（MLX）智能网卡深入测试经验的候选人优先
精通CUDA或NCCL等并行计算与通信库者优先
深入理解RoCEv2和OFED技术栈者优先
具备独立开发复杂测试工具或平台的实战经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与前沿AI芯片的测试工作，技术含量高，能积累芯片及高性能计算领域核心经验
- 背靠字节跳动大平台，资源丰富，薪资福利有竞争力
- 主导自动化测试工具开发，锻炼工程化与架构能力
- 与顶尖研发团队协作，技术视野开阔，成长速度快
- AI芯片测试难度大，涉及底层硬件与系统软件，需要较强的跨领域知识
- 项目节奏快，多任务并行，对自驱力和抗压能力要求高
缺点 / 挑战
- 技术栈较窄（芯片相关），跳槽时可能受限于特定领域
- 适合对芯片底层技术有浓厚兴趣、喜欢挑战复杂问题、希望在硬件与软件交叉领域深耕的高级测试开发工程师
角色解读
- 在AI芯片测试领域深耕，成为芯片测试专家或质量架构师
- 向测试开发架构师方向发展，主导测试平台和工具链建设
- 可横向扩展至芯片驱动开发、系统软件研发等岗位，拓宽技术栈
- 制定AI芯片系统软件的测试策略和计划，确保测试覆盖进度与质量
- 设计并维护自动化测试框架、脚本和工具，提升测试效率
- 与研发团队紧密协作，复现、定位并跟踪缺陷，推动问题闭环
- 基于测试数据进行分析，优化测试流程与工具，提升团队整体效能
- 深入掌握软件测试理论和方法，能独立设计高质量测试用例
- 精通Linux系统，具备内核态驱动测试和调试能力
- 熟悉GPU/芯片架构、PCIe、RDMA等高性能技术，有实际测试经验
- 至少掌握Shell/Python/Go一种语言，能开发自动化脚本和工具
申请策略
- 了解字节跳动的AI芯片业务方向（如火山引擎、智能硬件），在面试中展现对业务的理解
- 准备一个完整的测试方案设计案例，现场展示系统化解决问题的能力
- 突出AI芯片、GPU或高性能计算领域的测试/开发经验，用具体项目说明
- 强调自动化测试框架搭建经历，展示工程能力和成果（如提升覆盖率、效率等）
- 列出熟悉的底层技术：Linux内核、PCIe、RDMA、CUDA等，并附上相关实践
- 展示缺陷分析和质量改进案例，体现系统化思维
- 如果GPU/芯片经验不足，可先学习CUDA编程和NCCL通信库，动手搭建简单测试环境
- 熟悉RoCEv2和OFED技术栈，理解高性能网络原理
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出技术难点和自己的贡献
- 对于测试方案设计，从需求分析、测试策略、用例设计、工具选择、风险应对等维度系统阐述
- 在回答技术问题时，结合具体细节（如命令、工具、参数）展示深度
- 请描述你如何为一个AI芯片驱动程序设计完整的测试方案
- 你如何测试PCIe设备在Linux系统中的稳定性和性能？
- 请举例说明你主导的自动化测试框架，并说明其架构和效果
- 当你发现一个很难复现的缺陷时，你会如何分析和定位？
- 你对CUDA或NCCL的了解程度如何？请谈谈相关测试经验
职位点评
72
综合评分
大厂AI芯片测试开发岗，薪资高、技术前沿，但现场办公且节奏快，WLB一般。
更适合这类人
最适合追求技术成长和薪资回报的求职者，对工作生活平衡要求较低。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
字节跳动作为上市大厂，薪资水平处于市场顶尖，且福利完善，但JD未明确薪资和具体福利，需面议。整体补偿性较强。
薪资信号面议 (30K-60K/月)
成长发展
90较高
AI芯片领域技术前沿，岗位涉及底层系统软件和自动化架构，成长空间极大。JD明确要求多种前沿技术，但未提及培训或晋升通道。发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI芯片、GPU、PCIe、RDMA、Docker、CUDA、NCCL、Linux内核
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及远程办公或弹性工作，地点在北京，预计需要现场办公。大厂通常有加班文化，但JD中无明确信号。生活化动机满足有限。
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
75中等
AI芯片是国家战略方向，字节在该领域投入巨大，岗位能参与核心技术研发，社会影响力较大。但JD未提及使命或社会价值，故评分中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
字节跳动 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs