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AI infra测试开发工程师（推理、算子方向）

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地点：北京薪资：30-35K 日期：2026-05-08

岗位摘要

负责基于摩尔线程GPU及MUSA软件栈的大模型推理服务（SGLang、vLLM、Triton等）的全流程测试，包括精度、延迟、吞吐、长稳及多卡推理的端到端验证；针对MUSA生态中的关键算子（Attention、FlashAttention、MoE、量化算子等）设计精度对比方案与性能基准，开发自动化…

岗位职责

负责基于摩尔线程GPU及MUSA软件栈的大模型推理服务（SGLang、vLLM、Triton等）的全流程测试，包括精度、延迟、吞吐、长稳及多卡推理的端到端验证
针对MUSA生态中的关键算子（Attention、FlashAttention、MoE、量化算子等）设计精度对比方案与性能基准，开发自动化对比工具
开发面向摩尔线程推理和算子的自动化测试框架，支持回归测试、模糊测试、性能回归分析、异常注入等能力
将测试方案集成到CI/CD流水线（Jenkins/GitLab CI），建立质量门禁，设计可复用的测试数据集与场景库
分析推理瓶颈（算子耗时、显存占用、调度延迟），配合研发定位并回归验证优化点，利用MUSA Profiler进行深度性能分析

任职要求

本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上测试开发或软件开发经验，至少1年从事AI推理或底层算子相关测试/开发工作
扎实的开发能力：熟练掌握Python，熟悉C/C++或CUDA/MUSA编程基础，能独立开发测试脚本、Mock服务或自动化测试平台
熟悉主流推理框架（SGLang、vLLM、TGI等）及常见算子逻辑（FlashAttention等），有实际的大模型推理或算子测试/调优经验
熟悉精度对比（相对误差、余弦相似度）、性能基线管理、长稳与压力测试设计，有从0到1搭建测试流程的经历
有将测试工具集成到CI/CD并作为发布卡点的实践，熟悉Docker/K8s环境下的测试部署，具备监控告警对接能力

加分项

（务实版） · 有实际的项目落地经历：例如为推理引擎或算子库开发过完整的测试框架、性能回归系统或质量平台，并投入业务使用
· 开发能力突出：能快速编写高质量的测试工具（如算子精度对比工具、推理压测工具、自动化回归分析脚本等）
· 工程化经验丰富：熟悉CI/CD集成、容器化测试环境部署、复杂矩阵（多模型/多配置/多卡数）下的持续测试实践
· 熟悉常见量化方法（INT8/FP8等）或有相关测试经验
· 有SGLang、vLLM等推理引擎的适配或测试经验
王女士今日活跃
摩尔线程 · 部门负责人

福利待遇

具有竞争力的薪酬：30-35K·16薪
加入摩尔线程，参与国产GPU生态建设
有机会接触大模型推理和算子优化前沿技术

工作地址

北京朝阳区望京国际研发园I座