夜雨聆风
入职Nvidia AI测试岗，58k➕双休五险！
执行自动化测试脚本，完成系统开机自检
启动全链路AI测试，覆盖从数据输入到模型服务输出的完整流程
数据质量监控：校验输入特征是否“干净”，实时识别并过滤异常数据干扰
结合英伟达TensorRT优化推理引擎，监测模型服务响应延迟，确保平均响应时间＜100毫秒（高于150毫秒触发实时警报）
生成系统健康报告：
✓ 模型准确率：预测误差率＜3%（超过5%标红警报）
✓ 服务响应延迟：基于英伟达T4 GPU的推理API平均响应时间＜100毫秒
11:00-13:00：智能算法深度评测（模型“CT级扫描”）
A/B测试分析：对比新旧模型版本的性能表现与稳定性
模型鲁棒性测试：通过模糊测试模拟异常输入，检验系统容错能力
可解释性验证：解析“用户偏好预测模型”决策逻辑，验证特征权重是否符合业务认知
利用英伟达CUDA加速环境，运行大规模推理比对测试，提升评测效率
🍜 午休 12:00-13:30：员工餐厅用餐 + 线上AI服务实测（获取第一手用户体验）
13:30-15:30：AI质量保障攻坚战
智能回归测试：版本更新后自动验证核心业务场景，确保向前兼容
预测模型验证：使用测试集验证时间序列模型的预测准确性，保障业务指标可靠
异常检测调优：优化检测规则，精准识别恶意请求，降低正常用户误判率
结合英伟达Triton推理服务器，优化模型加载与推理流程，提升服务稳定性
15:30-17:30：自动化与效能提升
开发智能测试工具：编写自动化测试脚本，模拟万级并发用户请求
性能基准测试：在业务高峰流量下，基于英伟达A100进行压力测试，验证系统极限性能
探索性测试：尝试边界场景——如推理服务请求中途超时，验证数据一致性保障机制
17:30-18:30：质量复盘与规划
测试报告可视化：
✓ 缺陷分布看板：60%的Issue集中在特征处理模块
✓ 自动化覆盖率趋势图：本周从70%提升至76%
关键成果汇报：
“新上线的异常检测模型准确率提升至97%，误报率下降4%。”
“通过英伟达TensorRT及缓存策略优化，模型加载速度提升400毫秒。”
“借助英伟达Triton推理服务器，实现多模型高效部署与动态调度。”
