职位描述： 1、AI 服务器 SIT 与集成测试 ：负责AI服务器整机及GPU硬件、算力模组的集成适配、功能验证与SIT联调，重点关注GPU在整机环境下的表现； 2、算力性能评测与调优 ： 执行GPU集群、多卡联动及；算力套餐的Benchmark与性能评估；协助AI算力场景下的参数调优、负载均衡优化及损耗分析； 3、自动化专项开发与维护 ：开发并迭代GPU/AI 加速卡的系统级兼容性、稳定性及多卡互联自动化测试脚本；维护出厂检测程序与自动化测试流水线； 4、业务选型与技术支持 ：参与业务套餐选型测试（含计算/存储/网络部件），审核供应商GPU与算力硬件测试报告，提供技术咨询与排障支持； 5、故障定位与问题闭环 ：负责GPU 硬件故障（掉卡、降频、链路异常）、算力异常等问题排查与复现，推动跨团队问题闭环。

职位要求： 1、计算机、电子信息、人工智能相关专业，大专及以上学历；2 年及以上服务器硬件、算力硬件或系统级测试开发经验； 2、熟练掌握 Linux 命令，熟悉 PXE 安装原理、UEFI 引导过程及 Linux 内核模块（Kernel Module）工作原理，熟悉 GPU 驱动部署、内核适配、CUDA 环境搭建与调试，具备算力环境自动化部署与问题排查经验，自动化开发功底 — 精通 Python/Shell 脚本，具备工程化开发意识，能独立完成用例开发、并发执行、日志解析与结果判定，熟悉主流服务器硬件架构及硬盘、网卡、SAS 卡等部件测试方法，熟练使用 nvidia-smi、nvprof、tensorRT、AI benchmark 等 GPU 专项工具，掌握 speccpu、fio、iperf、stream、mlc、lmbench 等系统级性能测试工具。 3、了解 NVIDIA 或国产加速卡硬件架构，熟悉多卡 NVLink 互联、GPU 功耗与温控测试；具备链路异常、算力损耗、PCIe 兼容性等问题的分析排查能力。 4、具备良好的文档编写能力与缺陷管理经验；学习能力强，能快速跟进新型 AI 算力硬件与 GPU 产品迭代需求；团队协作顺畅。 加分项 1、大规模集群经验 — 有大规模 GPU 集群（千卡/万卡级）测试、IB/RoCE 网络拓扑优化经验者优先； 2、深度学习背景 — 熟悉 AI 模型训练/推理流程，了解算子级性能分析或分布式并行策略（数据并行/模型并行等）； 3、框架建设经验 — 有自动化测试平台、CI/CD 流水线或 AI 算力监控看板开发经验者优先； 4、芯片级验证经验 — 有 GPU 芯片硅后验证（Post-Silicon Validation）或驱动底层调试经验者优先。