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Software Engineering Intern, Test Development - 2027
Software Engineering Intern, Test Development - 2027
发布于 9 小时前实习/见习
实习生仅现场办公测试开发
测试开发
Ai智能体
Llm
Rag
Shell脚本
自动化测试
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
顶尖AI技术栈、发展性极强、坐班强度较高、使命驱动型实习岗
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
8.0千
比测试开发中位数低
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 330 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 310 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在NVIDIA GPU平台上测试AI智能体及端到端工作流，设计并执行功能、集成与性能测试
开发自动化测试框架评估推理、工具调用等能力
利用AI工具提升QA全流程效率，并与研发团队协同排查问题、保障产品质量
最低要求
目前正在攻读计算机科学、计算机工程、电气工程或相关领域的硕士学位
具备扎实的软件开发潜力，熟练掌握Python和Shell脚本编写
熟悉人工智能、机器学习、大语言模型或AI智能体技术
有使用AI开发工具优化端到端QA工作流程中质量与生产力的经验
具备良好的Linux系统知识和软件测试方法论
拥有出色的问题解决、沟通与人际交往能力
英语读写流利
态度积极主动、富有创新精神和自我驱动力，热衷于学习前沿技术
能够全职、每周五天坐班，持续一年
工作职责
在NVIDIA GPU平台上测试AI智能体及端到端智能体工作流
设计并执行功能测试、集成测试、端到端测试、可靠性测试及性能测试
开发自动化测试及评估框架，用于验证推理、工具调用、多轮交互、记忆和检索等能力
利用AI开发工具提升测试规划、用例开发、执行、分析及自动化环节的生产力
与开发团队紧密协作，进行问题分类、根因分析、修复验证，并持续提升测试覆盖率与产品质量
优先资格
具有测试LLM应用、AI智能体或智能体工作流的背景
有开发AI评估或测试自动化框架的经验
了解RAG、工具调用、提示词工程或多智能体系统
熟悉Docker、Kubernetes、OpenStack或其他云原生技术
有NVIDIA GPU硬件、CUDA或并行编程背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触全球顶尖AI芯片与大模型技术栈
- 参与前沿智能体工作流测试，技术视野开阔
- 大厂平台背书强，简历含金量高
- 技术迭代极快，需持续跟进LLM与Agent最新进展
- 适合计算机/电子相关专业在读研究生，对AI底层技术与测试工程化有浓厚兴趣，抗压能力强且追求技术深度的同学
缺点 / 挑战
- 全脱产坐班强度较高，对自主学习能力要求严苛
角色解读
- 可向AI测试架构师、自动化测试专家或AI产品/算法工程师方向发展
- 积累一线大模型评测经验后，可转向AI应用开发或技术管理岗
- 负责AI智能体及端到端工作流的测试设计与执行
- 搭建自动化测试框架评估大模型核心能力
- 利用AI工具优化QA全流程效率
- 熟练掌握Python与Shell脚本
- 熟悉Linux系统与软件测试方法论
- 了解LLM、RAG及AI Agent技术栈
- 具备较强的英文沟通能力
申请策略
- 提前研究NVIDIA GPU生态及CUDA编程基础
- 准备1-2个完整的AI测试自动化案例，重点说明如何提升效率与覆盖率
- 突出Python/Shell自动化脚本编写经历
- 展示AI模型测试、Prompt工程或RAG相关项目
- 强调英文技术文档阅读与跨团队协作能力
- 补充Linux系统管理与Docker/K8s基础操作
- 动手实践主流开源LLM的评测框架
- 强化根因分析与测试用例设计方法
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答
- 先明确测试目标与边界条件，再阐述工具选型与脚本逻辑，最后量化提效成果或覆盖率提升数据
- 请介绍一个你使用Python/Shell编写的自动化测试脚本，它是如何工作的？
- 如何设计针对大模型幻觉或工具调用失败的测试用例？
- 遇到复杂的端到端集成测试失败，你的排查思路是什么？
- 如何用AI工具优化传统的QA流程？
- 复习常见软件测试理论（黑盒/白盒、等价类划分）
- 熟悉至少一种主流LLM评测指标
职位点评
薪资福利70
成长发展92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
70中等
提供符合行业水准的实习津贴与完善的大厂福利体系，但实习岗薪资天花板有限，稳定性与长期回报依赖后续转正或职业跃迁。
薪资信号市场水准 (6.5–9.0千/月)
成长发展
92较高
深度参与AI智能体与大模型前沿测试，技术栈极具前瞻性，内部培训与导师机制完善，职业成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Shell、Linux、AI Agent、LLM、RAG、Docker、Kubernetes、CUDA
业务类型profit_center
工作生活
45较低
明确要求全职坐班且周期长达一年，工作节奏紧凑，WLB相对受限，但地处上海核心商务区通勤便利。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
投身定义下一代计算时代的AI基础设施研发，技术落地场景涵盖机器人、自动驾驶等，社会价值与行业使命感强烈。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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