平头哥-AI软件测试开发高级技术专家-上海

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI芯片软件质量架构师或首席测试专家，主导下一代AI芯片的测试体系与质量标准制定
• 横向可向AI芯片产品化负责人或技术管理岗转型，统筹软硬件协同研发与交付质量
• 深度参与平头哥AI芯片从硅前到硅后的研发过程，负责构建高覆盖率的测试体系，确保芯片软件框架的功能、性能与稳定性
• 主导AI推理框架、模型训练及底层软件基础框架（算子库、编译等）的测试策略制定、测试工具开发与用例设计
• 推动AI芯片软件质量持续提升流程的建设，与开发及项目管理团队协作，监控和追踪软件开发质量
• 精通C/C++、Python、Shell等编程语言，具备扎实的Linux/Unix环境操作与自动化测试开发能力
• 熟悉DevOps工具链，能够熟练部署自动化测试，并具备较强的代码调试（debug）与问题定位能力
• 拥有深厚的AI领域知识，了解深度学习框架、高性能计算（HPC）或芯片验证相关技术

申请策略

• 深入了解平头哥半导体近年发布的AI芯片产品及其软件生态，在面试中展现对业务的深刻理解
• 准备好过往解决复杂系统级Bug或性能瓶颈的完整案例，采用STAR法则清晰展示问题定位与解决思路
• 重点突出8年以上软件开发与测试经验，特别是自动化测试框架从0到1的搭建及DevOps工具链的深度应用案例
• 详细列举在AI推理框架、模型训练或底层算子库/编译器测试中的具体贡献，量化测试覆盖率提升与缺陷拦截率
• 若有芯片验证、FPGA仿真或软硬件协同调试经验，需作为核心亮点放在简历显眼位置
• 提前熟悉主流AI芯片架构及对应的软件栈，了解硅前/硅后验证流程及底层算子编译原理
• 强化在分布式系统、高性能计算环境下的自动化测试与性能调优能力，补充系统级debug工具的使用经验

面试指南

• 针对框架设计问题：采用“背景痛点 -> 架构设计思路 -> 核心技术选型 -> 落地效果与量化收益”的结构，突出技术深度与业务价值
• 针对debug与问题定位：采用“现象收集 -> 环境复现 -> 日志/Trace分析 -> 根因定位 -> 修复与回归验证”的标准化排查逻辑，展现严谨的工程思维
• 请分享一个你主导设计的最复杂的自动化测试框架，它是如何解决AI模型训练或推理过程中的特定测试难题的？
• 在AI芯片从硅前到硅后的研发过程中，测试策略会有哪些关键差异？你如何保证测试用例的高覆盖率与执行效率？
• 面对一个偶发的、难以复现的底层软件或算子性能问题，你的debug思路和问题定位流程是怎样的？
• 如何平衡敏捷开发节奏与芯片软件极高的质量要求？你在推动软件质量持续提升流程方面有哪些具体实践？
• 复习C/C++内存管理、多线程并发、Linux内核基础及Python高级特性，准备应对底层技术原理的深挖
• 梳理过往项目中遇到的最棘手的3个技术难题，准备好详细的技术细节和解决方案，以应对面试官的压力测试