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达摩院-AI软件栈测试专家-计算技术
达摩院-AI软件栈测试专家-计算技术
发布于 不到 1 分钟内普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公测试开发
测试开发
Ai软件栈
Pytorch
Vllm
性能测试
测试策略
编译器测试
自动化测试
驱动测试
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂专家岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度可能较大。
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
65K
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 1730 个在招 · 其中测试开发 14 个
市场机会
选择适中
杭州 · 测试开发 · 41 个在招
职位详情
关于这个职位
作为达摩院AI软件栈测试专家，你将负责制定和执行AI软件栈的整体测试策略，涵盖驱动、编译器、算子、深度学习框架及工具链的全生命周期质量保障
你将与AI架构、驱动开发、算法等团队紧密协作，推动质量左移和可测性设计，确保功能正确性、性能功耗、精度一致性及稳定性
该职位需要深厚的AI/高性能计算软件测试经验，并推动自动化与工具链建设
最低要求
● 计算机科学、电子工程或相关专业硕士及以上学历
● 8年以上软件测试经验，其中至少5年在AI/高性能计算软件领域
● 深入理解AI软件栈架构，包括但不限于：
○ 驱动层（KMD/UMD/Runtime/CCL/Video/Security）
○ 编译器（LLVM、AI Compiler、Triton）
○ 算子与模型推理（PyTorch、vLLM、Model Zoo）
○ 工具链（GDB、Profiler、Sanitizer、覆盖率工具）
● 精通Linux系统、Python/C++自动化框架，熟悉CI/CD与云原生测试环境
● 具备出色的跨团队沟通、技术判断与项目推动力
工作职责
核心职责：
测试战略与体系建设：制定并落地AI软件栈整体测试策略，覆盖驱动（KMD/UMD/Runtime/CCL/Video/Security）、编译器（DFCA/LLVM/Triton/AI Compiler）、算子、深度学习框架（PyTorch/vLLM等）、工具链（调试/Profiling/覆盖率）及云原生环境的全生命周期质量保障
跨模块协同与质量左移：与AI架构、驱动开发、编译器、算法及产品团队紧密协作，在需求与设计阶段介入，推动可测性设计（Design for Testability）和质量内建（Quality Built-in）
关键质量维度保障：
功能正确性：主导边界、异常、多进程、虚拟化、硬件适配等场景的测试覆盖
性能与功耗：建立标准化性能基线，监控推理/训练吞吐、延迟、能效比等指标
精度一致性：确保CPU/GPU/NPU间数值精度对齐，支持FP16/INT8/BF16等混合精度验证
稳定性与鲁棒性：设计并执行长稳、OOM、Harvesting、压力及故障注入等专项测试
自动化与工具链建设：推动EMU仿真环境、自动化回归流水线、设备级代码覆盖率工具、Sanitizer等基础设施的落地与优化，提升测试左移与右移能力
质量度量与持续改进：建立质量看板，监控缺陷逃逸率、回归通过率、自动化覆盖率等核心指标，驱动流程与技术持续优化
优先资格
● 有GPU/NPU芯片公司或大型AI平台（如NVIDIA、华为、寒武纪、Meta、AWS等）测试体系建设经验
● 熟悉视频处理、虚拟化、安全启动等垂直领域测试挑战
● 主导过大规模集成测试或全栈回归体系搭建
● 对AI模型精度验证、性能调优、功耗分析有实战经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 阿里巴巴达摩院平台大，技术前沿，能够接触到AI软件栈全链路，技术积累深厚
- 职位级别高，薪资待遇优厚，且处于AI基础设施核心领域，行业前景广阔
- 对技术深度和广度要求极高，需要持续学习AI软件栈的新技术
- AI领域技术迭代快，需要不断适应变化，保持技术领先
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性，能够提升系统化测试设计和跨团队协作能力
- 跨团队协作复杂，需要较强的沟通和推动能力，工作压力可能较大
- 适合在AI/高性能计算测试领域有深厚经验，热爱技术挑战，具备强推动力的资深测试专家
角色解读
- 在技术专家路径上，可成为AI软件栈测试领域的权威，主导重大质量体系建设
- 可向技术管理方向发展，带领测试团队，负责更大范围的质量保障
- 有机会深入AI芯片、编译器、框架等底层技术，成为全栈技术专家
- 制定AI软件栈的整体测试策略，覆盖驱动、编译器、算子、框架和工具链，确保全生命周期质量
- 与AI架构、驱动开发、算法等团队协作，推动质量左移，在需求设计阶段介入，提升可测性
- 负责功能、性能、精度、稳定性等关键质量维度的测试设计与执行，包括自动化回归、故障注入等
- 建设自动化测试基础设施，如EMU仿真、覆盖率工具、CI/CD流水线，并建立质量度量体系
- 深入理解AI软件栈架构，包括驱动、编译器、算子、框架等，熟悉LLVM、Triton、PyTorch等
- 精通Linux系统、Python/C++自动化测试框架，熟悉CI/CD和云原生测试环境
- 具备性能测试、功耗分析、精度验证等专项测试能力，熟悉Sanitizer、Profiler等工具
- 出色的跨团队沟通和项目推动能力，能够协调多方资源，推动质量改进
申请策略
- 了解阿里巴巴达摩院在AI计算领域的最新布局，如平头哥芯片、AI编译器项目，在面试中展现对业务的理解
- 准备详细的测试体系搭建案例，展示系统化思维和解决问题的能力
- 突出在AI软件栈测试方面的经验，特别是驱动、编译器、框架等模块的测试策略和落地案例
- 强调性能测试、精度验证、自动化工具链建设等具体项目成果，用数据量化效果
- 展示跨团队协作和推动质量左移的实例，体现技术判断力和领导力
- 深入了解LLVM、Triton等编译器技术，以及PyTorch、vLLM等框架的测试方法
- 熟悉云原生测试环境，掌握Kubernetes、Docker等容器化技术
- 学习AI模型精度验证和性能调优工具，如NVIDIA Nsight、Intel VTune等
面试指南
- 采用STAR法则，先说明背景和目标，再描述具体行动，最后量化结果
- 强调系统化思维，从测试策略、工具链、度量指标等维度全面回答
- 结合具体项目案例，展示技术深度和跨团队协作能力
- 请描述你如何制定一个AI软件栈的测试策略，涵盖哪些关键模块？
- 如何确保CPU/GPU/NPU之间的精度一致性？你有哪些实践经验？
- 在推动质量左移时，你如何与开发团队协作，遇到过哪些挑战？
- 请介绍一个你主导的自动化测试工具链建设案例，效果如何？
- 如何评估AI软件栈的性能和功耗，你使用过哪些工具和方法？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位为专家级岗位，薪资水平较高，阿里巴巴作为大厂提供完善的福利和稳定性，补偿性动机得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI软件栈测试前沿，涉及驱动、编译器、框架等核心技术，技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机得到充分满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI软件栈、LLVM、Triton、PyTorch、vLLM、KMD、UMD、CCL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位要求现场办公，工作地点为杭州或上海，但未提及弹性工作或远程，生活化动机满足程度一般。
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
80较高
阿里巴巴达摩院在AI领域具有重要影响力，该职位对AI基础设施的质量保障有直接贡献，意义感较强。
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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