主分类：软件测试与质量工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "达摩院-AI软件栈测试leader-计算技术",
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"department": "阿里集团",
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"job_category": "技术-芯片"AI生成
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"degree": "● 计算机科学、电子工程或相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "我们正在寻找一位具备深厚AI系统与软件栈测试经验的技术专家，担任AI软件栈测试负责人。你将全面负责从底层驱动、编译器、算子、框架到工具链及全栈集成的端到端质量保障体系，领导覆盖模块测试、集成测试与专项测试（性能/稳定性/精度）的多维度测试团队，确保AI软件栈在CPU/GPU/NPU等异构平台上的功能正确性、性能卓越性与长期稳定性。\n核心职责：\n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。\n团队管理与能力建设：技术上领导约50人的测试团队（含正式与外包资源），合理分配模块测试、集成测试与专项测试人力，持续提升自动化覆盖率、测试效率与缺陷拦截能力。\n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）。\n关键质量维度保障：\n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；\n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；\n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；\n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。\n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。\n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。",
"requirements_text": "必备条件：\n● 计算机科学、电子工程或相关专业硕士及以上学历；\n● 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；\n● 3年以上技术团队管理经验，具备跨地域或混合用工（正式+外包）团队管理实践；\n● 深入理解AI软件栈架构，包括但不限于：\n○ 驱动层（KMD/UMD/Runtime/CCL/Video/Security）\n○ 编译器（LLVM、AI Compiler、Triton）\n○ 算子与模型推理（PyTorch、vLLM、Model Zoo）\n○ 工具链（GDB、Profiler、Sanitizer、覆盖率工具）\n● 精通Linux系统、Python/C++自动化框架，熟悉CI/CD与云原生测试环境；\n● 具备出色的跨团队沟通、技术判断与项目推动力。\n加分项：\n● 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；\n● 熟悉视频处理、虚拟化、安全启动等垂直领域测试挑战；\n● 主导过大规模集成测试或全栈回归体系搭建；\n● 对AI模型精度验证、性能调优、功耗分析有实战经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"性能调优",
"软件测试",
"团队管理"
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"fulltext": "达摩院-AI软件栈测试leader-计算技术\n达摩院-AI软件栈测试leader-计算技术\n\n基础信息\n职位类别：技术-芯片\n工作地点：上海\n\n职位描述\n我们正在寻找一位具备深厚AI系统与软件栈测试经验的技术专家，担任AI软件栈测试负责人。你将全面负责从底层驱动、编译器、算子、框架到工具链及全栈集成的端到端质量保障体系，领导覆盖模块测试、集成测试与专项测试（性能/稳定性/精度）的多维度测试团队，确保AI软件栈在CPU/GPU/NPU等异构平台上的功能正确性、性能卓越性与长期稳定性。\n核心职责：\n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。\n团队管理与能力建设：技术上领导约50人的测试团队（含正式与外包资源），合理分配模块测试、集成测试与专项测试人力，持续提升自动化覆盖率、测试效率与缺陷拦截能力。\n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）。\n关键质量维度保障：\n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；\n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；\n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；\n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。\n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。\n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。\n\n职位要求\n必备条件：\n● 计算机科学、电子工程或相关专业硕士及以上学历；\n● 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；\n● 3年以上技术团队管理经验，具备跨地域或混合用工（正式+外包）团队管理实践；\n● 深入理解AI软件栈架构，包括但不限于：\n○ 驱动层（KMD/UMD/Runtime/CCL/Video/Security）\n○ 编译器（LLVM、AI Compiler、Triton）\n○ 算子与模型推理（PyTorch、vLLM、Model Zoo）\n○ 工具链（GDB、Profiler、Sanitizer、覆盖率工具）\n● 精通Linux系统、Python/C++自动化框架，熟悉CI/CD与云原生测试环境；\n● 具备出色的跨团队沟通、技术判断与项目推动力。\n加分项：\n● 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；\n● 熟悉视频处理、虚拟化、安全启动等垂直领域测试挑战；\n● 主导过大规模集成测试或全栈回归体系搭建；\n● 对AI模型精度验证、性能调优、功耗分析有实战经验。\n我们正在寻找一位具备深厚AI系统与软件栈测试经验的技术专家，担任AI软件栈测试负责人。你将全面负责从底层驱动、编译器、算子、框架到工具链及全栈集成的端到端质量保障体系，领导覆盖模块测试、集成测试与专项测试（性能/稳定性/精度）的多维度测试团队，确保AI软件栈在CPU/GPU/NPU等异构平台上的功能正确性、性能卓越性与长期稳定性。\n核心职责：\n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。\n团队管理与能力建设：技术上领导约50人的测试团队（含正式与外包资源），合理分配模块测试、集成测试与专项测试人力，持续提升自动化覆盖率、测试效率与缺陷拦截能力。\n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）。\n关键质量维度保障：\n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；\n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；\n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；\n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。\n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。\n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。\n必备条件：\n● 计算机科学、电子工程或相关专业硕士及以上学历；\n● 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；\n● 3年以上技术团队管理经验，具备跨地域或混合用工（正式+外包）团队管理实践；\n● 深入理解AI软件栈架构，包括但不限于：\n○ 驱动层（KMD/UMD/Runtime/CCL/Video/Security）\n○ 编译器（LLVM、AI Compiler、Triton）\n○ 算子与模型推理（PyTorch、vLLM、Model Zoo）\n○ 工具链（GDB、Profiler、Sanitizer、覆盖率工具）\n● 精通Linux系统、Python/C++自动化框架，熟悉CI/CD与云原生测试环境；\n● 具备出色的跨团队沟通、技术判断与项目推动力。\n加分项：\n● 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；\n● 熟悉视频处理、虚拟化、安全启动等垂直领域测试挑战；\n● 主导过大规模集成测试或全栈回归体系搭建；\n● 对AI模型精度验证、性能调优、功耗分析有实战经验。",
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