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Senior Software Development Engineer in Test, SDET - DGX Cloud
立即应聘

Senior Software Development Engineer in Test, SDET - DGX Cloud

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 4.5–8.0万 · AI 参考估算
上海市
中级经验
硕士
全职员工仅现场办公测试开发
测试开发
Ai Agents
CI/CD
Test Automation

值不值得投

81综合评分

综合评分 81

顶尖AI云平台核心测试开发岗，技术前沿、发展性强，适合追求极致技术成长的工程师

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

6.3万

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 590 个在招 · 其中测试开发 64 个

市场机会

选择面较广

上海 · 测试开发 · 约 340 个在招

职位详情

关于这个职位

负责NVIDIA DGX Cloud平台及分布式系统的测试策略制定与自动化框架开发

通过构建仿真环境、AI驱动的质量工作流及CI/CD集成，保障GPU加速服务的高可用性与交付质量，并与开发团队紧密协作解决复杂故障

最低要求

计算机科学、计算机工程、电气工程或相关领域的硕士学位，或同等经验

年以上云服务、基础设施软件或分布式系统的软件开发或测试开发相关经验
精通Python编程，熟练掌握Shell脚本编写，并有开发可维护的自动化框架或工程工具的经验
深入理解Linux、网络、HTTP/REST API及分布式系统行为（包括并发、超时、重试、一致性及故障恢复）
具备容器化、Kubernetes及CI/CD流水线的实际操作经验，包括工作负载部署、故障排查及自动化回归测试
能够利用日志、指标等技术证据设计可复现的测试并诊断软硬件组件的故障
有构建AI代理或使用LLM进行自动化的实践经验，能审计输出准确性并系统性提升质量
具备独立推动测试规划与开发的能力，能用流利英语跨团队协作

工作职责

定义并主导云平台和GPU加速服务的测试策略，将需求和系统设计转化为基于风险的覆盖率、可衡量的验收标准和发布验证

设计和开发可扩展的测试框架、仿真环境、Mock服务和负载生成器，以验证不同基础设施配置下的部署和调度
构建涵盖服务生命周期操作、API、访问控制、资源隔离、扩展性和故障恢复的功能、集成、端到端、可靠性、性能和安全性测试
使用日志、指标、追踪和控制实验调查复杂故障
与开发人员和SRE合作识别根本原因，验证修复方案并防止回归
将自动化验证集成到CI/CD流水线中，并就质量趋势、覆盖缺口和发布风险沟通可操作的发现
在设计适当的情况下，设计和构建AI代理及智能体QA工作流，以加速测试计划、开发、执行、故障分析和报告
审计AI生成的输出结果，持续提高准确性和可靠性，并通过减少工程投入、更早发现缺陷和加快交付来衡量影响
推动跨团队质量改进，参与测试架构和代码审查，并在测试、调试和AI驱动的工程实践方面分享专业知识

优先资格

拥有用于基础设施测试的仿真、模拟或故障注入工具的开发经验

了解资源调度、工作负载放置、硬件拓扑或异构GPU计算环境
具有多租户服务、流量管理或模型推理基础设施的验证经验，特别是在大规模下的性能与可靠性
在AI领域有持续的创新记录，能将实验转化为提高生产力、产品质量或业务成果的实际解决方案
通过可复用工具、跨团队工程改进及知识分享展现出的技术影响力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI算力核心赛道，接触最前沿的GPU云计算技术
  • 团队技术氛围浓厚，重视AI在工程效能中的应用
  • 对分布式系统底层原理及故障排查能力要求极高
  • 需要同时兼顾传统测试与新兴的AI Agent开发，技能跨度大
  • 适合具备扎实后端/测试开发基础，对云计算、分布式系统及AI工程化有浓厚兴趣的技术人员

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 可向高级测试架构师、SRE专家或AI工程化方向转型，成为云计算与AI基础设施领域的技术专家
  • 负责DGX Cloud平台的整体测试策略，确保GPU加速服务在复杂分布式环境下的稳定性
  • 精通Python与Linux底层原理，熟悉Kubernetes容器编排及CI/CD流程，具备构建自动化测试框架的能力

申请策略

  • 强调英语沟通能力，因为JD明确要求流利英语，且需跨团队协作
  • 突出Python编程深度、Kubernetes实战经验以及在分布式系统测试中的具体案例（如性能压测、故障注入）
  • 补充AI Agent开发相关知识，学习如何利用LLM辅助测试用例生成或日志分析

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）详细描述技术难题的解决过程，重点突出数据分析能力和系统性思维
  • 请描述一次你处理过的最复杂的分布式系统故障排查经历
  • 如何设计一个针对Kubernetes集群的自动化测试框架？
  • 你对AI Agent在软件测试中的应用有什么看法？
  • 复习Linux网络协议、HTTP/REST API细节及Kubernetes核心概念
  • 准备一个关于自动化测试框架设计的完整项目案例

职位点评

薪资福利85
成长发展92
工作生活60
使命价值80

薪资福利

85较高

作为已上市的跨国巨头，提供符合市场水准且具有竞争力的薪酬体系，福利完善，稳定性高。

薪资信号未披露（AI估算：4.5千–8.0万/月）

成长发展

92较高

岗位涉及前沿的AI Agent与云计算结合，技术栈先进，能显著提升在AI工程化和分布式系统领域的专业能力。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Kubernetes、AI Agents、LLM、Distributed Systems、CI/CD
业务类型profit_center

工作生活

60中等

跨国企业通常注重工作生活平衡，但核心研发岗位可能面临一定的交付压力，具体WLB取决于团队节奏。

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

80较高

加入全球领先的AI公司，参与解决世界级的计算挑战，具有显著的行业影响力和技术使命感。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号solving some of the world’s most challenging problems
创新程度开拓性创新（行业首创）

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