AI测试开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可深入AI芯片测试领域，成为编译器测试、异构计算测试专家
• 向技术管理方向发展，带领测试团队负责更大规模的产品质量
• 横向拓展至AI框架开发、性能优化等方向，技术边界广阔
• 负责AI芯片解决方案中编译时、底层编译器及调度系统的测试，确保交付质量
• 基于需求设计测试策略、方案和用例，覆盖AI异构推理框架、软件基础框架及算子库
• 输出测试报告，汇报测试进展，推动问题解决，保障产品质量
• 熟悉TensorFlow/PyTorch/MindSpore等主流深度学习框架，能理解模型运行原理
• 掌握至少一门编程语言（C++/Python/Shell），具备自动化测试脚本开发能力
• 熟悉Linux操作系统和计算机体系结构，了解编译器或调度系统基础知识者优先
• 具备良好的沟通能力和团队协作精神，能主动推进问题

申请策略

• 申请时明确表达对AI芯片方向的兴趣，展示技术热情
• 可提前了解小米AI芯片产品线（如澎湃芯片）以增加匹配度
• 突出AI相关项目经验，特别是深度学习框架使用或AI模型部署测试
• 强调自动化测试能力，展示开发过的测试框架或脚本
• 若了解编译器或异构计算，务必突出相关项目或知识
• 体现团队协作和推动问题解决的实际案例
• 熟悉至少一个深度学习框架，尝试用Python写模型推理并测试
• 学习Linux常用命令及Shell脚本，提高自动化效率

面试指南

• 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化回答项目经历
• 对于技术问题，从原理出发，结合实践案例，展示思考路径
• 对于测试设计，强调场景覆盖、数据准备、断言和结果分析
• 请介绍一个你负责的AI相关测试项目，如何设计测试用例？
• 你对深度学习框架（如PyTorch）的计算图了解多少？如何测试算子？
• 如何定位一个AI模型推理性能异常的问题？
• 你如何设计自动化测试框架？遇到过哪些挑战？
• 对于编译器或调度系统的测试，你有哪些思路？