智能互联达摩院-测试开发工程师 （模型框架方向）-计算技术

1. 跟踪大模型的国际前沿算法技术动态，定期输出技术调研报告并试点验证，评估其在业务中的应用价值； 2. 负责大模型在端侧/边缘场景的优化与落地，包括模型压缩、推理加速、多模态输入处理与上下文管理； 3. 负责数据计算、运动控制、图像处理算法的研发与优化； 4. 跨团队参与产品的需求评审，制定算法验收标准，配合测试团队完成算法在各应用场景下的效果验证与版本迭代； 5. 主导算法在 RISC-V 架构硬件上的移植、量化与性能优化，确保算法运行的稳定性和实时性； 6. 负责撰写设计方案、接口规范等技术文档，参与专利布局及相关学术论文的撰写；

1. 开发模型框架测试代码，负责大模型框架功能、性能、稳定性等自动化测试，对编译器质量进行看护。 2. 负责项目测试集代码开发以及项目自动化测试工作，如前期需求分析、制定测试策略、设计和开发测试集和自动化测试脚本开发。 3. 和开发团队合作定位问题，分析错误原因以及协助验证问题修复。

1. 负责AI全栈测试，涵盖大语言模型（LLM）、视觉模型（CNN/Transformer等）的精度验证、性能测试。 2. 负责AI工具链测试，包括模型编译优化、量化部署及NPU相关固件、算子、多芯片互联等功能与性能验证； 3. 负责RISC-V工具链测试，包括调试工具（GDB扩展/Trace）及编译器（LLVM/GCC定制）的测试； 4. 设计和执行测试方案，覆盖单元测试、集成测试、系统测试全流程，开发自动化测试用例； 5. 负责AI推理服务全流程测试，包括模型加载、动态批处理、精度验证、资源监控等； 6. 开展AI推理性能基准测试，分析硬件加速效率与瓶颈，提出优化建议；构建高并发压力测试框架，评估服务在QPS、P99延迟、错误率等指标下的稳定性；

1. 复杂系统级建模与集成 (Complex System-Level Modeling and Integration): -- 主导新型异构并行计算架构的系统级功能模型 (System-Level Functional Model) 设计与实现。 -- 负责集成各个IP模块的功能行为模型 (Behavioral Model)，构建完整的片上系统 (SoC) 虚拟平台 (Virtual Platform)，并确保模型在功能上的高保真度 (High Fidelity)。 -- 该模型将作为固件 (Firmware)、驱动程序 (Driver) 以及上层应用软件 (Application Software) 开发、预集成和早期验证的基础平台。 2. 关键IP的精确级建模 (Precise-Level Modeling for Key IP): -- 对自研或定制的关键计算IP（如NPU/DSP/专用加速器等）执行事务级 (Transaction-Level) 的比特精确功能建模 (Bit-Accurate Functional Modeling)。 -- 确保模型和设计Spec的准确性， IP级模型将作为Golden Model 用于RTL功能验证，支持算法验证和早期性能瓶颈分析。 3. 建模方法学研究与性能优化 (Modeling Methodology Research and Performance Optimization): -- 研究并引入先进的功能建模方法学和仿真技术（如**TLM 2.0/SystemC/C++**等）。 -- 专注于提升模型仿真速度 (Simulation Speed) 和吞吐量 (Throughput)，以满足大规模软件回归测试和快速迭代的需求。 -- 持续优化虚拟平台的效率 (Efficiency) 和可扩展性 (Scalability)。