中科曙光
AI平台测试工程师（郑州）(J13895)
AI平台测试工程师（郑州）(J13895)
发布于 12 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公测试开发
测试开发
Ai开发平台
Ai辅助测试
Pytorch
Tensorflow
性能测试
测试开发
自动化测试
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
技术栈前沿、技能要求全面、深耕AI基础设施质量保障的郑州本地化核心岗位。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.3万
比测试开发中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招 · 其中测试开发 5 个
市场机会
选择不多
郑州 · 测试开发 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
负责中科曙光AI开发平台的全流程质量保障，覆盖从Notebook交互开发到模型训练、推理和API服务的多个核心场景
您将设计并执行功能、性能、稳定性、安全等多维度测试，并利用Kubernetes和AI技术构建自动化、智能化的测试体系，确保平台产品的稳定可靠
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业
年以上测试开发或相关工作经验
深入理解AI开发平台的核心组件与用户工作流，包括：
Notebook：Jupyter/Kernel管理、内核算力分配、文件系统挂载、环境管理与镜像构建
模型训练：单机训练、分布式训练（数据并行/模型并行）、训练作业生命周期管理、Checkpoint保存与恢复、训练监控与可视化（TensorBoard）
模型推理：推理服务部署、模型加载与预热、弹性伸缩、模型版本管理与灰度发布、推理延迟与吞吐量评估
模型API：RESTful/gRPC接口协议、流式SSE/WebSocket通信、OpenAI API兼容规范、限流/熔断/重试机制、鉴权与安全策略
了解常见AI框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）及分布式通信后端（NCCL/RCCL）的基本原理
熟练掌握Python/Java/Go其中一种语言，具备独立开发自动化测试脚本、测试工具及框架的能力
熟悉常见的API测试工具（如Postman、pytest、httpx、grpcurl）及压测工具（如Locust、JMeter）
熟悉Linux操作系统，熟练使用Shell脚本及常用命令行工具，能够独立完成日志分析、性能监控与问题定位
熟悉Kubernetes核心资源对象及调度原理，理解GPU调度（NVIDIA Device Plugin/K8s Device Plugin）、存储卷挂载（PV/PVC）、网络策略等
具备在K8s环境下进行服务部署、配置管理、日志采集、故障排查与资源调优的实操经验
精通软件测试流程与测试设计方法，能独立完成测试计划、用例设计及复杂场景（并发、性能、兼容性）测试执行
具备AI辅助测试的实践能力：了解大语言模型（LLM）基本原理，有利用AI工具（如大模型生成测试用例、辅助缺陷分析、自动生成回归脚本等）的实际经验，或对AI测试有浓厚兴趣并愿意快速学习
工作职责
负责AI开发平台的全流程质量保障，覆盖Notebook交互式开发、模型训练（单机/分布式）、模型推理服务、模型API四大核心场景，设计并落地功能、性能、稳定性、兼容性、安全性等多维度测试方案
模型API测试：负责模型开放API（如OpenAI风格Chat Completions API、Embeddings API等）的全方位测试，包括：
功能正确性：验证API接口的输入参数校验、流式/非流式响应格式、错误码返回、多模态输入支持等
协议兼容性：验证API与OpenAI API规范的兼容性，确保用户侧无需修改代码即可平滑接入
性能基准：测试API的RT（响应延迟）、QPS/TPM（吞吐量）、并发连接数上限及超时/限流/重试机制
可靠性验证：验证高并发下的熔断、降级、重试策略及后端模型引擎故障时的兜底逻辑
安全性测试：验证API Key鉴权、RBAC权限控制、内容安全过滤（有害内容拦截）、请求频率限制等
构建和维护AI平台专用测试数据集与评测体系，覆盖不同AI框架版本（PyTorch/TensorFlow/JAX）、不同异构硬件（GPU/CPU/昇腾）、不同分布式策略下的兼容性与基准性能测试
负责测试环境在Kubernetes集群上的部署与治理，深度利用K8s进行测试任务的并行调度、GPU资源分配与多租户隔离
执行复杂场景测试（高并发训练任务、资源抢占、优先级调度等），输出测试报告并推动问题闭环
利用AI技术（如大模型辅助用例生成、智能缺陷分析、自动化脚本生成）提升测试效率与覆盖度，探索AI在业务测试领域的落地实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈非常前沿，能深度接触AI模型训练、推理等核心技术环节，技能积累价值高
- 岗位职责覆盖面广，从API测试到K8s治理再到AI辅助测试，能快速构建全面的技术能力
- 在中科曙光这样的行业头部公司，平台规模大、场景复杂，能锻炼解决复杂工程问题的能力
- 技术复杂度极高，需要同时理解AI算法、分布式系统、云原生和测试工程，学习曲线陡峭
- 作为平台保障角色，可能需要应对来自多个业务方的紧急测试需求，工作节奏可能较快
- AI技术日新月异，需要持续保持学习状态，跟进最新框架、工具和最佳实践
缺点 / 挑战
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备扎实测试开发功底、喜欢挑战复杂技术系统，并希望建立深厚AI基础设施领域知识的工程师
角色解读
- 技术专家路线：可深耕AI质量工程领域，成为AI平台测试架构师或质量保障专家
- 管理路线：积累经验后，可带领测试团队，负责更大范围的产品质量策略与规划
- 跨界发展：凭借对AI平台和K8s的深入理解，可向AI平台开发、SRE或解决方案架构师方向拓展
- 你将负责AI平台从开发到部署的全链条测试，确保Notebook、模型训练、推理服务和API等核心模块的质量
- 你需要设计并执行复杂的性能、稳定性、兼容性测试，并深入利用Kubernetes进行测试环境治理和资源调度
- 你的工作还包括构建AI评测体系，并探索利用大模型等AI技术来革新传统测试流程，提升效率
- 你将在一个技术前沿的领域，直接保障支撑AI应用落地的核心平台的可靠性
- 需要深入理解AI开发平台的全栈知识，包括Notebook、分布式训练、模型推理和API规范（如OpenAI API）
- 必须精通Python/Java/Go至少一门语言，并熟练掌握自动化测试、性能测试和Kubernetes运维技能
- 需要具备扎实的Linux系统知识和测试方法论，能够独立处理复杂场景下的问题定位与验证
- 具备利用AI辅助测试的实践能力或强烈的学习意愿，是应对未来测试范式变革的关键
申请策略
- 深入研究中科曙光的AI开发平台产品（如“智算”相关产品），理解其技术特点和市场定位
- 准备一个关于“如何保障一个复杂AI平台质量”的完整思路，涵盖测试策略、环境、工具和质量度量
- 重点突出在AI/机器学习平台、分布式训练框架或云原生（Kubernetes）环境下的测试开发经验
- 用具体案例说明你如何设计并执行过性能测试、稳定性测试或API兼容性测试，尤其是涉及GPU调度的场景
- 展示你独立开发过的测试工具、框架或自动化脚本，体现工程能力和效率意识
- 如有使用LLM或其他AI工具辅助测试的实践经历，务必详细描述，这是岗位的鲜明特色
- 系统复习并深化对主流AI框架（PyTorch/TensorFlow）分布式训练、模型部署流程的理解
- 加强Kubernetes在实际生产环境中的运维和调优能力，特别是GPU资源管理、网络策略和调度原理
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述项目经验和解决的问题
- 对于测试方案类问题，采用分层思路（功能、性能、安全、兼容性等），并结合具体工具和指标进行阐述
- 展现技术深度时，结合原理（如K8s调度、API协议）和实际遇到的坑来讲解，避免空谈
- 请描述一个你负责过的最复杂的AI平台或分布式系统的测试项目，你遇到了哪些挑战？如何解决的？
- 如果让你为一个新的模型推理服务API设计测试方案，你会考虑哪些维度？具体如何执行性能测试？
- 请谈谈你对Kubernetes中GPU调度机制的理解，并举例说明在测试环境中如何利用它来模拟多租户资源抢占场景
- 你如何看待AI技术对传统测试工作的提升？你在实际工作中尝试过哪些AI辅助测试的实践？效果如何？
- 复习Kubernetes核心概念（Pod, Service, Deployment, PV/PVC, Scheduler）和GPU相关Device Plugin的工作原理
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
职位薪资在郑州地区对3年经验的测试工程师具备一定竞争力，但未提及具体福利政策。
薪资信号市场水准 (1千–1.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及AI平台、Kubernetes、自动化测试等前沿技术栈，技术深度和广度高，有明确的AI探索实践要求，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI开发平台、Kubernetes、分布式训练、模型API、LLM、Python、PyTorch、TensorFlow
成长机会探索AI在业务测试领域的落地实践
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确办公模式和WLB相关信息，根据岗位性质（涉及测试环境部署）推测需现场办公。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位处于AI基础设施这一高速增长赛道，通过保障平台质量直接支撑AI应用落地，有一定技术价值感。
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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