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Software Integration & Test Engineer
Software Integration & Test Engineer
发布于 2 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
Llm
Pytorch
分布式推理
性能优化
自动化测试
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术栈、高薪潜力、侧重底层性能优化与测试开发，WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.7万
比测试开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招 · 其中测试开发 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 测试开发 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在云端AI加速平台上集成、部署和验证AI软件栈，优化大语言模型(LLM)、MoE等多模态模型的推理性能
通过构建自动化测试框架与性能分析工具，协同架构、编译器及系统软件团队，确保AI负载的高性能交付与客户生产环境就绪
最低要求
计算机科学、人工智能、电气工程或相关领域的学士及以上学位，或满足以下条件之一：工学/信息系统/计算机科学等相关领域学士学位及2年以上软件工程或相关工作经验
或硕士学位及1年以上相关工作经验
或博士学位
年以上学术或工作经验，熟练掌握C、C++、Java、Python等编程语言
良好的中英文书面及口头沟通能力，以便在全球团队中有效协作
丰富的Python和Linux开发环境使用经验
年以上云AI、AI基础设施、机器学习系统或高性能计算领域经验
具有在云环境中部署和优化大型语言模型的实战经验
深入理解Transformer架构、大语言模型(LLMs)和MoE模型
具备AI基准测试、性能分析和负载特征化经验
熟练使用PyTorch、TensorFlow、ONNX或JAX等至少一种AI框架
强大的调试、分析和解决问题的能力
工作职责
在云端AI加速平台上集成、部署和验证AI软件栈
启用、部署并评估最先进的AI模型，包括LLM、MoE和多模态模型
开发和执行功能测试、性能测试及回归测试
分析性能瓶颈并推动系统级优化
构建和维护自动化测试与验证框架
跨团队协作以确保软件质量、可扩展性及发布就绪状态
支持客户部署、硬件上线、性能调优、调试及生产环境就绪
优先资格
熟悉vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI、LLM-D等推理框架或类似解决方案
具备分布式推理、模型服务化及大规模AI部署经验
了解量化、KV-cache优化、推测解码等模型优化技术
熟悉Kubernetes、Docker及云原生AI基础设施
有GPU、NPU、TPU或定制AI硬件平台使用经验
具备开发自动化验证、回归测试或CI/CD系统的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的LLM与MoE架构，技术栈极具前瞻性
- 依托跨国企业成熟研发体系，项目资源与算力支持充足
- 薪资竞争力强，职业发展通道清晰
- 需同时兼顾底层硬件适配与上层模型优化，技术广度与深度要求极高
- 跨时区全球团队协作对沟通效率与英语能力提出严格要求
- 具备扎实系统工程背景、热衷于AI底层性能优化与自动化测试开发的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI基础设施架构师、大模型推理引擎负责人或AI系统技术专家方向进阶，逐步主导核心算力平台的软件生态建设
- 负责将大语言模型与多模态AI算法部署到云端AI加速硬件平台，并进行全链路集成验证
- 精通Python/Linux开发环境，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等主流AI框架，具备扎实的分布式推理与性能调优能力
申请策略
- 准备1-2个完整的AI模型端到端优化项目复盘，清晰阐述从模型选型、硬件适配到性能瓶颈排查的全流程
- 重点突出LLM/MoE模型在云端的实际部署案例，量化性能提升指标（如吞吐量、延迟降低比例）
- 提前熟悉vLLM、TensorRT-LLM等主流推理框架，补充Kubernetes容器化部署与CI/CD流水线搭建经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点展示问题拆解逻辑、工具链选择依据及可量化的业务/技术指标产出
- 请分享一次你优化大模型推理性能的完整经历，遇到了哪些瓶颈？如何定位并解决的？
- 对比PyTorch和TensorFlow在分布式训练/推理中的差异，你更倾向于哪种生态？为什么？
- 如何在资源受限的云环境中实现MoE模型的高效调度与负载均衡？
- 你如何设计自动化测试框架来覆盖AI软件栈的功能性与回归测试？
- 复习Transformer底层机制与KV-cache优化原理，梳理个人项目中涉及的性能分析工具（如Nsight Systems、perf）使用经验，熟悉云原生AI部署常见坑点
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值78
薪资福利
85较高
该岗位属于跨国科技巨头核心研发序列，薪资竞争力处于行业高位，但具体福利条款未在JD中披露。
薪资信号偏高 (3.8千–7.5万/月)
成长发展
92较高
聚焦大模型推理优化与云AI基础设施，技术栈高度前沿，能深度参与AI底层架构演进。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MoE、PyTorch、TensorFlow、vLLM、TensorRT-LLM、Kubernetes、Docker
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确说明办公模式与工时制度，硬件与云平台集成类岗位通常需保障设备联调时间，WLB存在一定不确定性。
工作模式未明确
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
78中等
致力于提升云端AI算力效率与大模型落地能力，契合人工智能产业高速发展浪潮，具备较强的技术使命感。
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
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