角色和团队介绍： 我们是谁？我们是芯片公司的模型测试团队，负责E2E模型系统测试——这是软件发布前的最后一道关卡。我们的工作，是验证各类开源模型及客户定制模型在公司自研AI芯片上的性能与精度是否符合预期。 如果你加入我们，你将接触到从上层AI模型到底层软件栈的完整技术栈：既要跑模型、调框架，也要深入Linux系统、定位各类软硬件协同的异常问题。我们希望你基础知识扎实，喜欢钻研，对“让AI模型在芯片上跑得又快又准”这件事有发自内心的好奇心。 岗位职责和实习内容： 1.负责大模型在自研AI芯片上的系统测试与验证：针对PyTorch、vLLM、SGLang等主流AI框架，执行各类开源及客户定制大 模型的功能测试、精度验证与性能测试，确保模型在芯片上功能正确、精度达标、性能符合预期 2.参与测试计划与用例设计：根据模型特点和芯片软件栈特性，独立或协作完成测试方案设计、测试用例开发与测试执行 3.Bug分析与问题定位：在系统测试中遇到异常时，能够从模型层、框架层、驱动层、操作系统层逐层排查，精准定位问题根因，并协同开发团队推动问题解决 4.自动化测试开发：设计并维护自动化测试框架和脚本，持续提升测试效率与覆盖率 5.持续学习与技术创新：跟踪大模型和AI芯片测试领域的前沿技术，优化测试流程与方法 岗位要求： 1.2027届校招应届生硕士及以上学历 2.编程基础扎实：熟练掌握Python，具备良好的编程习惯和代码风格。了解C/C++者加分 3. Linux操作系统基础：熟悉Linux环境下的基本操作，了解常用命令行工具和Shell脚本 4. AI/深度学习基础：对机器学习/深度学习有基本理解，了解常见AI框架（如PyTorch、TensorFlow）的基本使用，对大模型（如Transformer架构）有一定认知者优先 5.测试基础：了解软件测试的基本流程和方法，有自动化测试脚本开发经验者优先 6.问题分析与定位能力：面对复杂系统异常，有追根究底的精神和清晰的排查思路 7.自驱力与学习能力：对新技术有持续的热情，能主动钻研、快速学习 8. 责任心与团队协作：工作严谨细致，有良好的沟通能力和团队合作精神 * 加分项： 1. 有PyTorch、vLLM、SGLang等AI框架的使用或测试经验 2. 了解CUDA编程或GPU体系结构基础知识 3. 有芯片、AI加速卡或异构计算相关项目/实习经历 4.. 有开源项目参与经历 5. 熟悉Docker、Jenkins等开发运维工具 地点：上海