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Deep Learning Software Engineering Intern, Test Development - 2027
Deep Learning Software Engineering Intern, Test Development - 2027
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公测试开发
测试开发
Ai工具应用
Cuda
Qa
深度学习
自动化测试
英语沟通
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖AI算力测试平台、技术栈前沿、成长空间大，侧重职业发展与行业影响力
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0万
与测试开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 480 个在招 · 其中测试开发 22 个
市场机会
选择面较广
上海 · 测试开发 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
负责NVIDIA深度学习软件及GPU基础设施的测试验证工作，涵盖功能、兼容性与性能测试
利用AI工具开发与维护自动化测试框架，协同研发团队进行问题排查、根因分析及测试方案优化，助力全球AI产品的高质量交付与迭代
最低要求
正在攻读计算机科学、电子工程、计算机工程或相关领域的硕士或更高学位
有成功利用AI工具显著提升工作效率、简化工作流程或增强流程自动化的实践经验
具备良好的Python和C++编程能力，熟悉Linux操作系统
具备优秀的沟通技巧，英语口语和书面表达流利
工作职责
负责NVIDIA AI软件栈发布的功能性、兼容性以及性能测试
利用AI工具开发、维护和优化自动化测试基础设施，通过AI提升QA端到端工作流的质量与生产力
与开发团队紧密协作，进行问题分类、根因分析、修复验证，定义新测试用例并持续改进测试计划
优先资格
有使用流行AI模型进行软件开发的相关经验者优先
熟悉典型深度学习框架中的神经网络训练、推理与优化技术者优先
具有NVIDIA GPU计算（CUDA）背景者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖AI算力与深度学习软件生态，技术栈前沿且实战价值高
- 大厂规范流程与导师带教体系完善，简历背书与行业认可度高
- 直接支持核心业务线，项目成果可见性强，利于技术沉淀
- 涉及底层GPU驱动与分布式训练测试，技术门槛高、学习曲线陡峭
- 跨团队协同频繁，需同时兼顾多版本发布节奏与质量把控
- 适合计算机/电子相关专业在读研究生，对AI底层测试与自动化工程有浓厚兴趣，具备较强自驱力与英文技术阅读能力的求职者
缺点 / 挑战
- 全英文技术文档阅读与会议沟通要求严格，适应成本较高
角色解读
- 向资深测试开发工程师、QA架构师或AI算法工程师方向深耕
- 积累底层软硬件协同测试经验后，可转型至核心产品研发或技术管理岗位
- 负责AI软件栈及GPU基础设施的功能、兼容与性能测试验证
- 搭建并优化基于AI工具的自动化测试框架与CI/CD流水线
- 协同研发团队定位缺陷根因、验证修复方案并完善测试策略
- 扎实的Python/C++编程能力与Linux系统调试经验
- 熟练掌握自动化测试框架设计与持续集成流程
- 具备AI工具链应用能力与基础深度学习模型理解能力
- 优秀的中英文技术沟通与跨团队协作能力
申请策略
- 提前研究NVIDIA AI软件栈架构与开源测试框架（如pytest、Selenium），准备1-2个用AI辅助解决工程问题的详细案例
- 突出Python/C++项目实战经历，重点展示自动化测试脚本编写、CI流水线搭建或AI工具提效的具体案例
- 强调英语沟通能力与学术/竞赛成果，量化项目带来的效率提升比例
- 清晰呈现Linux系统管理与性能分析工具的使用经验
- 补充Linux系统常用调试工具（如GDB、Valgrind、perf）的实操练习
- 学习主流DL框架（PyTorch）的基础API与常见测试痛点
- 了解Docker/Kubernetes在测试环境隔离与资源调度中的应用
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答技术项目
- 技术题先讲清测试目标与边界条件，再说明工具选型依据、实现步骤及量化收益
- 软技能题突出跨文化沟通机制、主动跟进意识与风险预警习惯
- 请分享一个你利用AI工具或自动化脚本提升测试效率的具体项目
- 如何设计一套针对深度学习模型推理性能的压测方案？
- 遇到偶发性Bug时，你的根因分析思路是什么？
- 如何用英语向海外团队同步测试进度与潜在风险？
- 复习Linux常用命令与内存/性能分析工具，梳理1个完整的自动化测试项目代码逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
JD明确提及提供极具竞争力的薪资与全面福利包，对薪酬与稳定性诉求的满足程度较高。
薪资信号偏高 (8.0千–1.2万/月)
成长发展
90较高
深度参与全球领先AI软件与GPU基础设施测试，技术栈前沿且直接对接核心业务线，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Linux、AI工具、深度学习、CUDA、自动化测试
成长机会grow with being in the critical path、foster and implement efficiency improvements
业务类型profit_center
工作生活
65中等
JD未明确说明具体办公模式与加班情况，仅提及需应对版本发布周期，生活化动机满足程度中等。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
参与构建支撑自动驾驶、医疗等关键领域的AI计算平台，技术落地社会价值显著，使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号building software which will be used by the entire world、driving our success in the exciting and quickly growing field of AI
创新程度积极采用新技术
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