AI整机柜NPI测试工程师

岗位职责： 1. 负责AI整机柜（液冷交换节点、液冷服务器节点，乃至整机柜）新产品的导入（NPI）测试验证，主导从设计验证（EVT/DVT）到量产验证（PVT）的全流程测试，确保服务器产品符合性能、可靠性及客户定制化需求 2. 制定AI整机柜NPI测试策略，涵盖液冷系统压力测试、交换节点/服务器节点功能测试（如CPU/GPU性能、内存带宽、存储I/O）、网络交换节点吞吐量测试等 3. 设计AI整机柜的测试方案及测试工艺，输出自动化测试需求，供ATE团队进行自动化测试开发 4. 与硬件研发团队协作，参与设计评审（DFx），提出可制造性（DFM）和可测试性（DFT）改进建议，推动设计缺陷闭环 5. 能够研究集成工具链（如Ansible/Jenkins），提升AI整机柜批量测试效率，支持快速迭代验证 6. 分析测试数据，输出NPI阶段测试报告，主导测试拦截问题的失效根因分析（RCA），推动问题解决并优化量产测试标准； 7. 熟悉行业标准（如ODCC、OCP服务器规范、液冷系统相关（如OCP液冷规范）），确保测试符合客户认证要求（如液冷云计算厂商准入测试）。 岗位要求： 1. 3年以上AI整机柜/液冷服务器/液冷数据中心交换机硬件NPI测试经验，熟悉液冷服务器架构（x86/ARM）、关键组件（PCIe/NVMe/GPU）及主流厂商技术规范（如Intel/AMD/英伟达） 2. 有AI整机柜/液冷数据中心/高密度液冷服务器ODM/OEM厂商NPI导入经验，或参与AI云计算服务器（如AWS/Azure定制机型）测试者优先 3. 熟悉冷板式/浸没式液冷技术原理，掌握冷媒物性参数（如比热容、粘度）对测试的影响，具备液冷系统泄漏检测、二次测集控漏液检测、温箱防凝露设计、流量控制经验 4. 熟悉AI计算架构（如GPU集群、DPU加速），了解TensorFlow/PyTorch等框架对硬件的性能需求 5. 具备根因分析能力，能通过FMEA/5Why等方法定位复杂问题（如液冷节点间歇性过热、服务器节点内存ECC错误） 6. 具备液冷系统在一次侧、二次侧、再到末端所有设备、管网及工装技术参数定义及选型能力，可根据生产线在小批量和大批量输出信价比高的液冷测试解决方案 个人素质： 1. 对液冷技术趋势（如冷板式液冷、浸没式液冷、AI整机柜（液冷交换节点、液冷服务器节点，乃至整机柜）、AI服务器）保持敏感，具备前瞻性测试设计能力 2. 抗压能力强，适应多项目并行与紧急问题攻关