杭州解决方案测试
解决方案测试是指对公司或团队开发的解决方案进行全面的测试和验证,以确保其符合设计要求和客户需求。解决方案可以是软件应用程序、硬件设备、系统集成或服务型解决方案。在解决方案测试中,测试人员会使用各种测试技术和工具,包括功能测试、性能测试、安全测试等,以验证解决方案是否能够正常运行、满足用户需求,并且在各种不同的场景中表现出良好的稳定性和可靠性。此外,解决方案测试也需要与相关团队协作,收集用户反馈、识别和修复问题,以确保解决方案的质量和可靠性。解决方案测试对于保障产品质量和用户体验至关重要。
薪酬概览
平均月薪
¥16200
中位数 ¥0 | 区间 ¥12200 - ¥20300
数据来源:样本数量过少,仅供参考;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
60% 人群薪酬落在 8-15k

三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1:工作年限
影响薪资的核心维度2:学历背景
市场需求
9月新增岗位
3
对比上月:岗位减少2
数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 3 | 100% |
热招职位
我们正在寻找一位经验丰富的模块测试工程师,专注于服务器核心模块与子系统的深度测试与验证。您将负责从单元到系统级的测试策略设计、自动化实现与问题定位,确保服务器各关键模块(如内核/虚拟化、高速总线、编解码等)的功能、性能、可靠性及兼容性满足严苛的行业标准。您需要对服务器硬件架构与软件栈有深入理解,并能通过创新的测试方法发现潜在缺陷,为产品的高质量交付提供坚实保障。
岗位职责:
1. 服务器核心模块测试策略与执行:负责制定和执行服务器关键模块的测试计划,特别是在如下某一个或者某几个核心模块有扎实测试专长的候选人加入:
a. 内核与虚拟化模块:测试虚拟化技术(如KVM, VMware ESXi)、容器运行时、内核关键子系统(调度、内存管理、网络栈)的功能、性能隔离与稳定性。
b. 高速互连总线模块:负责PCIe, CXL, NVLink等高速总线的功能验证、带宽/延迟性能基准测试、错误注入与容错测试。
c. 硬件加速与编解码模块:测试GPU、视频编解码器(如H.264/HEVC/AV1)、加解密引擎等硬件加速单元的功能正确性、性能提升及驱动兼容性。
d. 固件与BMC模块:参与服务器固件(BIOS/UEFI)、基板管理控制器(BMC)的接口、安全与可靠性测试。
2. 测试框架与自动化开发:针对特定模块,设计并开发高覆盖率的自动化测试套件、压力测试工具和性能基准测试框架。集成到CI/CD流水线,实现模块质量的持续监控。
3. 深度分析与问题定位:执行测试并分析结果,能深入日志、硬件寄存器、性能计数器等,对发现的缺陷进行根因分析,准确定位至硬件、固件、驱动或应用层,并与研发团队紧密协作推动问题解决。
4. 系统级集成与可靠性验证:将模块测试融入整机系统测试,验证多模块协同工作下的功能与性能,设计并执行长时压力、故障恢复、容错等可靠性测试场景。
5. 技术预研与能力建设:跟踪服务器技术演进(如新硬件架构、互联协议、虚拟化技术),预研新的测试方法、工具与标准,提升团队在特定模块领域的测试深度与效率。
1、负责面向全集团中间件的质量保障,注重产品体验,能够从用户视角发现问题并反馈给开发,参与中间件发版迭代测试,编写集测用例集并执行;
2、参与中间件CI/CD流程优化,确保中间件在持续集成和交付过程中得到充分测试;
3、维护和优化现有的测试工具和自动化测试框架,确保其稳定运行。研究并引I入新的测试工具和技术,并通过AlCoding提效集成封装覆盖率;
4、参与建设中间件自动化压测体系;
5、制订中间件的发布规范和质量标准,并与研发同学一起落地质量规范。
• 主导GPU服务器在Linux系统下的兼容性、压力稳定性及异常场景(宕机、GPU掉卡、PCIe/NVLink链路抖动/中断、ECC错误激增、固件升级失败等)专项测试;
• 深度参与GPU驱动、固件、CUDA生态组件的测试方案设计与自动化脚本开发(Python/C++/Shell);
• 熟悉GPU服务器典型故障注入与诊断工具链(如:基于nvidia-smi/nvml、dcgmi、ipmitool、core dump分析、kdump/kexec等);
• 联动硬件、驱动、固件、BMC团队,对重大系统级问题(如reboot loop、panic on GPU reset、nvlink topology mismatch)开展跨层级日志采集、时序分析与闭环验证;
• 输出高质量测试报告、故障模式库(FMEA)、调试SOP及可复用的回归用例集。
1. 本科及以上学历,具备计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业背景;
2. 3年以上软件开发、1年以上AI Agent系统研发经验,精通Python/JAVA主流编程语言;
3. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案,包含Prompt Engineering,Function Calling,RAG,长短期记忆等;
4. 具备批判性思维,能将复杂问题转化为简洁、高效的实现方案,热爱技术,拥抱开源;
5. 具备以下任一经验者优先:
○ 参与过企业级Agent平台设计和实现;
○ 有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验;
○ 有多种AI辅助编程工具经验,能够生成全栈代码;
○ 有电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先。
1. 核心前端能力:精通 React 及生态(Hooks、组件化、性能优化、工程化),有复杂 SPA 架构与落地经验。深入理解前端渲染与性能机制(Virtual DOM、Diff、渲染流程 等),具备定位与解决性能问题的能力。熟悉实时交互与流式体验实现,掌握 SSE/WebSocket 等实时通信方案(包含断线重连、状态同步、流式渲染等);
2. AI 前端专项能力:有 Generative UI(生成式 UI) 实战经验:能基于 JSON Schema/DSL 动态渲染组件,具备组件协议设计与扩展能力。熟悉前端 AI 开发框架/SDK,如 LangChain.js、Vercel AI SDK 等,能完成从工具编排到交互体验的完整闭环。熟练使用 AI 辅助研发工具(如 Codex / OpenCode / Claude Code 等),能将其有效应用到日常开发提效与质量提升;
3. 产品与体验思维:有强同理心与创新意识,能从用户体验角度设计 AI 交互:不仅能“把 API 接起来”,还能回答“AI 应该怎么呈现、怎么被理解、怎么被信任”。能把不确定的模型输出转化为可控体验:反馈机制、解释性展示、兜底策略与可迭代方案。
加分项(Nice to have)
有 Midway / Next 等全栈框架经验,能推动端到端问题闭环;有 C 端 AI 产品交互/前端工程建设经验(如智能问答、AI 助手、对话式搜索等场景);掌握一门以上后端语言(Node/Python/Java),具备全栈思维与基础服务能力。
1. 计算机科学、人工智能、计算机图形学或相关专业硕士及以上学历
2. 两年及以上图形学方向(聚焦于3D生成、3D表征方面)工作经验
3. 熟练掌握 Python 和 PyTorch,具备扎实的深度学习工程能力,能够独立完成模型训练、调试、评测和推理部署优化
4. 熟悉主流生成模型与深度学习架构,包括但不限于 Transformer、U-Net、VAE、自回归模型、扩散模型、Flow Matching 等;了解常见预训练、微调和后训练方法,如 SFT、RLHF、偏好优化等
5. 具备扎实的计算机图形学和3D视觉基础:熟悉常见的3D表征,离线渲染、pbr材质体系、计算几何等相关理论与算法
6. 熟悉三维重建或 3D 生成相关方向,包括但不限于单图/多图 3D 重建、物体级 3D 生成、室内场景重建与生成、纹理生成、材质估计、部件级结构生成等
7. 熟悉 Open3D、PyTorch3D、Blender、Trimesh、Kaolin、nvdiffrast 等 3D 工具或渲染/几何处理框架者优先
8. 具备良好的科研能力与问题分析能力,有 SIGGRAPH / CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会论文或相关研究经验者优先
1. 计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历
2. 两年及以上工作经验
3. 熟练掌握 Python 与 PyTorch,具备扎实的深度学习基础和良好的算法工程能力
4. 熟悉主流生成式模型与深度学习架构,如 Transformer、Diffusion、Autoregressive Models 等
5. 对大语言模型(LLM)、多模态大模型及生成式AI技术有深入理解,熟悉SFT、RLHF、DPO、RAG、Agent等相关技术
6. 具备空间理解、场景生成、2D/3D布局生成、元启发式算法(如mcts、基因算法等)、约束优化、商品理解、用户意图建模或生成式推荐相关经验者优先
7. 有家具布局生成、智能搭配推荐、对话导购、推荐系统或多Agent系统相关研究或项目经验者优先
8. 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP、KDD、WWW、RecSys等会议发表过LLM、多模态、推荐或AIGC相关论文者优先
9. 具备良好的科研能力与团队协作能力,能够独立推进算法研究、实验分析与技术落地
1. 硕士及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业优先;
2. 具备扎实的软件工程与机器学习基础,熟悉 Python/JAVA 等至少一门主流编程语言;
3. 熟悉 SFT、DPO、GRPO、RLHF 等主流后训练方法,能够结合业务场景说明不同方法的适用边界;
4. 熟练应用 LoRA、QLoRA、分布式训练、混合精度、Checkpoint 管理等训练工程方法,具备训练任务执行与实验分析经验;
5. 具备训练数据构建能力,能够完成指令数据、偏好数据、拒答数据或评测回流数据的整理、清洗、标注与质量控制;
6. 具备较强的业务理解能力、逻辑分析能力和跨团队协作能力,能够持续推动模型效果优化与业务落地。
加分项:具备垂直业务场景大模型后训练、评测与持续优化的完整实践经验,能够围绕业务目标形成训练-评测-迭代闭环。
智能算法产品事业部-AI应用开发工程师-AIGC视频生产-杭州
1. 熟练掌握Java/Python等一门或多门编程语言,具备扎实的算法与数据结构基础;
2. 熟练掌握OpenCV、FFmpeg等图像/视频处理工具库,具备实际项目经验;
3. 熟悉常用的数据结构和算法,熟练掌握Spring,Mybatis,Springboot等常用的Java框架;
4. 了解深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),有Transformer等模型实战经验优先;
5. 熟悉算法原理,有LLM、VLM、SD、FLUX等模型训练及应用经验优先;
6. 对大模型workflow及Agent框架(Dify、coze、LangChain、AutoGPT、MetaGPT)有深入研究者优先。
7. 具备良好的团队协作能力和沟通能力。
1. 本科及以上学历,计算机基础扎实,有良好的工程素养和编码习惯,2年及以上 Java/Python/C++ 开发经验。
2. 有较好的数学与算法基础,熟悉渲染原理、图形学、3D 几何中的至少一项。
3. 有 3D 自动化流程开发经验,如场景批量生成、渲染 Pipeline 编排、3D 资产处理优化等。
4. 有较强的逻辑思维能力和跨团队协作推动力,能在多角色协同中高效产出。
5. 加分项
● 熟悉 Blender / Unity / Unreal 等 3D 工具链或引擎;
● 有云端渲染、Docker 容器化、大规模任务编排相关经验;
● 有家装行业或 3D 建模背景(3ds Max、Maya、C4D 等);
● 计算机或相关专业本科及以上学历,扎实的计算机基础,精通数据结构、算法、数据库、分布式缓存、消息队列等,具有扎实的开发经验;
● 深入理解一种研发语言底层机制,具备大型分布式、高并发、高可用系统的实战经验与架构设计能力者优先;
● 有 AI 架构、大模型工程落地、Agent 框架研究和实践经验者优先;具有搜索、推荐、广告等系统背景者优先;
● 热爱技术,追求代码质量,逻辑清晰,具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力;
● 最关键的是:你对复杂系统充满好奇,敢于在庞大复杂的系统中识别机会、动手改造,“敢给大象做手术”——在保障稳定的同时推动创新。既享受高并发系统的硬核挑战,也对 Agent 如何改变下一代工程与产品充满热情,渴望成长为既有硬核工程底座、又懂智能体架构的 AI 时代复合型领军人才。"
ATH-AI创新事业部-行业解决方案架构师(技术架构方向)-杭州
1. 行业 Skills 开发与架构设计
负责重点行业专属 Skills 的需求分析、架构设计和开发实现
设计和实现 Skills 的统一架构框架,确保可扩展性、可维护性和性能
编写高质量的技术文档、API 接口规范和最佳实践指南
2. 行业解决方案设计与规模推广
基于行业的市场洞察,理解行业客户的业务痛点和功能性/非功能性需求
基于Qoder CLI的基础能力,提供有竞争力的行业解决方案,并落地实施
基于用户的反馈,快速迭代行业解决方案的技术方案,保证产品的持续竞争力
3. 与产研团队协同
基于行业解决方案的落地实施,与产研协同,改进产研基础设施的建设
参与产品路线图规划,从技术架构角度提出产品和技术的演进建议
4. 客户体验与问题闭环
基于用户的反馈,持续优化Skills的能力,持续保障优秀的客户体验
1、5年以上产品/运营经验,有独立负责核心模块的项目经验
2、对AI技术(Agent、RAG、多模态、Workflow)有强认知,学习能力强
3、熟悉电商业务经营思路、运营流程及SaaS工具,善于推动复杂项目
4、结果导向,抗压能力强,具备结构化思维、逻辑分析和跨团队协作能力
加分项:
1、具备1-2个完整的标杆落地→规模推广的AI项目经验
2、AI- Native产品构建经历者优先