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": "（活水）操作系统测试工程师",
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"location": "南京",
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"job_category": "测试/质量"AI生成
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"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
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"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"degree": "计算机、电子、通信、自动化等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责窗口、渲染、显示框架的黑屏、花屏、闪屏问题深度分析与复盘，攻坚显示类疑难异常，保障整机显示体验稳定。\n2、以蓝军竞品对标思路，搭建显示异常专项分析模型；排查系统服务锁竞争、内存、IO、调度等核心资源问题，定位产品与竞品本质差异，沉淀可复用的分析方法论与工具链，支撑常态化体验优化。\n3、搭建三层内存 Benchmark 评测体系\n搭建覆盖应用进程、系统服务、设备老化的三层内存评测体系，聚焦杀后台、卡顿、冷启异常、掉帧等用户长体验问题；对标竞品 kswapd、LMK 内存管理机制，量化性能差异，推动内存体验优化落地。\n4、构建 SOC Benchmark，支撑芯片硅前、硅后选型评估\n基于核心用户场景，从 CPU、GPU、DDR、NPU、ISP、功耗多维度搭建可复跑、可横评、可量化的 SOC 评测体系；在项目早期完成性能评估与风险预判，输出选型建议，支撑芯片与平台决策。\n5、搭建端侧 AI 性能与体验 Benchmark 体系\n面向 LLM、VLM、ASR、TTS、端侧 Agent 搭建 AI 评测体系，覆盖响应时延、吞吐、能耗、内存、热稳定性等核心指标，兼顾AI任务与前台体验的耦合影响，为模型选型、量化方案、Runtime适配及资源调度优化提供数据支撑。\n6、探索 AI 与系统协同差异化能力\n围绕智能调度、智能内存、智能续航等方向，探索AI与系统服务深度协同能力；通过竞品对比挖掘差异化机会点，落地创新功能，构筑产品长期技术壁垒。",
"requirements_text": "1、计算机、电子、通信、自动化等相关专业本科及以上学历\n2、深入理解 Android 系统架构，熟悉 Framework（WMS / SurfaceFlinger / Choreographer 等）、渲染与显示链路，具备黑花闪类问题的独立分析定位能力。\n3、熟悉 Linux 内存管理机制（kswapd、LMK / LMKD、PSI、ZRAM 等），能够独立完成内存行为分析与竞品对标。\n4、熟悉 SoC 体系结构，了解 CPU / GPU / DDR / NPU / ISP 的工作机制及性能/功耗评估方法，具备 benchmark 设计与横向评测经验。\n5、熟练使用 systrace / perfetto / simpleperf / ftrace 等性能分析工具，具备脚本化与自动化能力（Python / Shell 等）。",
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"fulltext": "（活水）操作系统测试工程师\n职位描述\n1、负责窗口、渲染、显示框架的黑屏、花屏、闪屏问题深度分析与复盘，攻坚显示类疑难异常，保障整机显示体验稳定。\n2、以蓝军竞品对标思路，搭建显示异常专项分析模型；排查系统服务锁竞争、内存、IO、调度等核心资源问题，定位产品与竞品本质差异，沉淀可复用的分析方法论与工具链，支撑常态化体验优化。\n3、搭建三层内存 Benchmark 评测体系\n搭建覆盖应用进程、系统服务、设备老化的三层内存评测体系，聚焦杀后台、卡顿、冷启异常、掉帧等用户长体验问题；对标竞品 kswapd、LMK 内存管理机制，量化性能差异，推动内存体验优化落地。\n4、构建 SOC Benchmark，支撑芯片硅前、硅后选型评估\n基于核心用户场景，从 CPU、GPU、DDR、NPU、ISP、功耗多维度搭建可复跑、可横评、可量化的 SOC 评测体系；在项目早期完成性能评估与风险预判，输出选型建议，支撑芯片与平台决策。\n5、搭建端侧 AI 性能与体验 Benchmark 体系\n面向 LLM、VLM、ASR、TTS、端侧 Agent 搭建 AI 评测体系，覆盖响应时延、吞吐、能耗、内存、热稳定性等核心指标，兼顾AI任务与前台体验的耦合影响，为模型选型、量化方案、Runtime适配及资源调度优化提供数据支撑。\n6、探索 AI 与系统协同差异化能力\n围绕智能调度、智能内存、智能续航等方向，探索AI与系统服务深度协同能力；通过竞品对比挖掘差异化机会点，落地创新功能，构筑产品长期技术壁垒。\n\n职位要求\n1、计算机、电子、通信、自动化等相关专业本科及以上学历\n2、深入理解 Android 系统架构，熟悉 Framework（WMS / SurfaceFlinger / Choreographer 等）、渲染与显示链路，具备黑花闪类问题的独立分析定位能力。\n3、熟悉 Linux 内存管理机制（kswapd、LMK / LMKD、PSI、ZRAM 等），能够独立完成内存行为分析与竞品对标。\n4、熟悉 SoC 体系结构，了解 CPU / GPU / DDR / NPU / ISP 的工作机制及性能/功耗评估方法，具备 benchmark 设计与横向评测经验。\n5、熟练使用 systrace / perfetto / simpleperf / ftrace 等性能分析工具，具备脚本化与自动化能力（Python / Shell 等）。\n1、负责窗口、渲染、显示框架的黑屏、花屏、闪屏问题深度分析与复盘，攻坚显示类疑难异常，保障整机显示体验稳定。\n2、以蓝军竞品对标思路，搭建显示异常专项分析模型；排查系统服务锁竞争、内存、IO、调度等核心资源问题，定位产品与竞品本质差异，沉淀可复用的分析方法论与工具链，支撑常态化体验优化。\n3、搭建三层内存 Benchmark 评测体系\n搭建覆盖应用进程、系统服务、设备老化的三层内存评测体系，聚焦杀后台、卡顿、冷启异常、掉帧等用户长体验问题；对标竞品 kswapd、LMK 内存管理机制，量化性能差异，推动内存体验优化落地。\n4、构建 SOC Benchmark，支撑芯片硅前、硅后选型评估\n基于核心用户场景，从 CPU、GPU、DDR、NPU、ISP、功耗多维度搭建可复跑、可横评、可量化的 SOC 评测体系；在项目早期完成性能评估与风险预判，输出选型建议，支撑芯片与平台决策。\n5、搭建端侧 AI 性能与体验 Benchmark 体系\n面向 LLM、VLM、ASR、TTS、端侧 Agent 搭建 AI 评测体系，覆盖响应时延、吞吐、能耗、内存、热稳定性等核心指标，兼顾AI任务与前台体验的耦合影响，为模型选型、量化方案、Runtime适配及资源调度优化提供数据支撑。\n6、探索 AI 与系统协同差异化能力\n围绕智能调度、智能内存、智能续航等方向，探索AI与系统服务深度协同能力；通过竞品对比挖掘差异化机会点，落地创新功能，构筑产品长期技术壁垒。\n1、计算机、电子、通信、自动化等相关专业本科及以上学历\n2、深入理解 Android 系统架构，熟悉 Framework（WMS / SurfaceFlinger / Choreographer 等）、渲染与显示链路，具备黑花闪类问题的独立分析定位能力。\n3、熟悉 Linux 内存管理机制（kswapd、LMK / LMKD、PSI、ZRAM 等），能够独立完成内存行为分析与竞品对标。\n4、熟悉 SoC 体系结构，了解 CPU / GPU / DDR / NPU / ISP 的工作机制及性能/功耗评估方法，具备 benchmark 设计与横向评测经验。\n5、熟练使用 systrace / perfetto / simpleperf / ftrace 等性能分析工具，具备脚本化与自动化能力（Python / Shell 等）。",
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