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Senior CUDA Test Development Software Engineer, SDET
Senior CUDA Test Development Software Engineer, SDET
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
HPC
测试自动化
CUDA
AI开发工具
VectorCast
AI 估算 · 25k–45k
英伟达资深测试岗，CUDA领域技术壁垒高，市场薪资竞争力强，上海地区月薪通常在2.5-4.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于英伟达CUDA测试开发团队，负责CUDA产品的功能与性能测试、自动化测试及测试工具开发
你将设计测试用例、分析测试结果、定位缺陷，并与全球团队协作确保CUDA软件质量
适合有扎实C++/Python编程和QA经验的资深测试工程师
最低要求
MS or PhD degree from a leading university in computer science or a related field.
At least 3 years of relevant professional experience.
Excellent QA sense, knowledge, and experience in software testing.
Rich experience in test case development, tests automation and failure analysis.
Proficient programming and debugging skills in C/C++ and Python.
Comprehensive knowledge of Linux and Windows operating systems.
Experience in using AI development tools for test plans creation, test cases development and test cases automation.
工作职责
Design and implement functional/performance tests for CUDA products, like driver and library.
Automate CUDA tests, design test plans and integrate into automation testing infrastructure.
Triage test results, root cause test failures or performance drops, and drive through bugs to fix.
Develop scripts/tools and optimize workflow to improve efficiency and productivity.
优先资格
Excellent English communication and collaboration skills.
Strong understanding of CUDA, HPC, Gcov, VectorCAST, Coverity.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入GPU计算和AI领导者英伟达，接触最前沿的CUDA技术和AI基础设施
- 工作内容技术含量高，深度涉及底层软件和硬件，积累稀缺经验
- 跨团队合作机会多，与全球顶尖工程师交流，提升技术视野
- 公司平台大，福利待遇好，职业发展路径清晰
- 测试工作对细节要求极高，需要强大的耐心和问题追踪能力
- 技术栈复杂，需要持续学习CUDA、HPC等新兴技术
- 适合技术功底扎实、热爱质量保障工作、对GPU和并行计算充满热情的资深测试工程师
缺点 / 挑战
- 可能面临多项目并行和快速迭代的压力，需要高效的时间管理
角色解读
- 技术深耕：成为CUDA测试领域专家，主导复杂测试架构设计
- 管理方向：晋升为测试团队技术主管或经理，带领团队负责产品线质量
- 跨领域发展：利用CUDA和AI知识转向AI框架测试或性能优化工程师
- 设计并实现CUDA产品的功能测试和性能测试，覆盖驱动和库等核心组件
- 开发自动化测试脚本和测试计划，集成到持续集成系统中，提升测试效率
- 分析测试结果，定位缺陷根因，并推动问题修复，确保产品质量
- 优化测试工作流，开发辅助工具，提高团队工作效率
- 精通C++和Python编程，具备扎实的调试和问题解决能力
- 深入理解Linux和Windows操作系统，熟悉系统级编程
- 丰富的软件测试经验，包括测试用例设计、自动化测试和故障分析
- 了解CUDA、HPC及相关工具（如Gcov、VectorCAST、Coverity）者优先
申请策略
- 在简历中附上GitHub或技术博客链接，展示技术热情和持续学习
- 了解英伟达的产品线和文化，面试中展现对GPU计算领域的兴趣
- 突出C++/Python编程能力，展示相关项目中的代码量或关键贡献
- 强调测试自动化经验，列出曾设计的测试框架或自动化工具
- 体现对CUDA或HPC的了解，如相关课程、项目或论文
- 展示故障分析和问题定位的案例，例如复杂bug的排查过程
- 深入学习CUDA编程和GPU架构，可以参加NVIDIA官方培训或完成相关课程
- 熟悉测试工具如Gcov、VectorCAST、Coverity，并动手实践
面试指南
- 对于测试设计问题，采用“需求分析→边界条件→预期结果→自动化”的框架
- 对于故障分析问题，使用“复现→缩小范围→根因分析→修复验证”的思路
- 对于技术理解问题，结合具体应用场景，展示深度和广度
- 如何设计一个CUDA驱动的功能测试用例？请举例
- 描述你曾遇到的一个复杂的测试失败，你是如何分析和定位根因的？
- 你如何优化自动化测试框架以提高测试效率？
- 谈谈你对CUDA、HPC的理解，以及它们在现代AI中的应用
- 如果发现一个偶发性的性能下降，你会如何排查？
职位点评
74
综合评分
英伟达上海资深测试岗，前沿CUDA技术，成长空间大，但WLB一般需现场办公。
更适合这类人
适合追求技术前沿和职业成长、愿意接受现场高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
英伟达作为美资上市巨头，薪资福利具有竞争力，但JD未明确具体薪资和福利细节，且工作地点上海核心地段，生活成本较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及CUDA、AI开发工具等前沿技术，技术成长空间大。JD未明确提及晋升路径，但英伟达内部有完善的职业发展体系。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈CUDA、HPC、AI开发工具、C++、Python
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点上海，现场办公，JD未提及远程或弹性工作，也未说明加班情况，大概率需要跟随团队节奏。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
英伟达处于AI和GPU计算高速增长赛道，公司使命是推动AI发展，职位直接贡献于核心产品质量，社会影响力较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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