英伟达
Performance Engineering Intern, Deep Learning and HPC - 2027
Performance Engineering Intern, Deep Learning and HPC - 2027
发布于 6 小时前实习/见习
实习生仅现场办公性能优化
性能优化
Ai Agent
Tensorrt-Llm
Vllm
基准测试
性能工程
深度学习
高性能计算 (Hpc)
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖AI算力巨头实习岗，技术前沿性强，成长空间巨大，适合志在AI基础设施领域的技术型学子。
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
比性能优化中位数低
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 510 个在招 · 其中性能优化 3 个
市场机会
选择适中
上海 · 性能优化 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
作为英伟达深度学习与高性能计算（HPC）团队的实习性能工程师，你将参与AI和HPC工作负载在超级计算机及分布式系统上的基准测试、分析与报告撰写
你需要利用Python等工具构建自动化测试流程，并协助团队解决性能瓶颈，为产品营销和研发提供关键数据支持
最低要求
目前就读于计算机科学、电气工程或相关领域的本科及以上学生
熟练使用Python或Unix Shell进行编程和调试
具备Linux系统操作经验
熟悉Docker等容器平台
熟练掌握AI编码助手及智能体工作流，具备辨别代码质量的能力
有TensorRT-LLM、vLLM或SGLang等推理框架的使用经验，或有AI模型推理部署/训练经验
具备强大的数据分析能力及书面报告总结能力
具备良好的英语听说读写能力
工作职责
在NVIDIA超级计算机和分布式系统上对AI和HPC工作负载（包括LLM/VLM训练与推理、智能体工作负载、世界模型、机器人物理AI等）进行基准测试、剖析和分析
汇总测试结果并编写书面报告，供内部销售、市场、软件和硬件团队使用
利用AI代理和智能体编码工具构建基准测试自动化流程，确保整个流程和结果的可靠性与可复现性
与内部团队协作，调试并解决性能问题
配置适当的硬件和软件系统以运行基准测试
优先资格
熟悉CI/CD流水线及现代DevOps实践
了解云资源调度工具（如Kubernetes、Slurm）
有构建Agent工作流、MCP工具或可复用Agent技能的经验
对GPU、TPU、云计算及性能基准测试充满好奇心
具备系统级问题解决背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI算力核心领域，接触最前沿的GPU技术和HPC基础设施
- 拥有国际顶级科技公司的平台背书和全球化视野
- 能直接参与影响产品营销和研发的关键环节
- 技术栈更新极快，需要持续学习新的AI框架和工具
- 工作内容涉及大量底层系统调试，对逻辑思维和排错能力要求极高
- 可能需要同时处理多个优先级变化快的项目
- 对计算机系统底层原理、AI模型部署优化有浓厚兴趣，具备较强动手能力和英文沟通能力的计算机/电子工程专业在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深入理解AI底层架构与性能优化原理，积累大规模分布式系统调试经验，向资深性能工程师或AI系统架构师方向发展
- 负责对最新的AI应用（如大语言模型、多模态模型）和高性能计算任务进行性能基准测试和剖析
- 需要扎实的Python/Linux编程基础，熟悉Docker容器化技术，并了解主流AI推理框架（如vLLM、TensorRT）
申请策略
- 在申请信中体现对AI基础设施性能优化的热情，并展示你如何利用新技术（如AI Agents）提升工作效率
- 突出展示Linux系统操作、Python脚本编写及Docker使用经验
- 详细列举任何与AI模型推理、性能测试或基准测试相关的项目经历
- 强调使用AI辅助编程工具的实际案例
- 提前熟悉vLLM或TensorRT-LLM的基本用法
- 了解Kubernetes或Slurm等调度工具的基础概念
- 加强英文技术文档阅读和报告撰写能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）讲述技术项目经历
- 重点展示排查问题的逻辑思路（从现象到假设再到验证）
- 强调对工具局限性的认知和人工校验的重要性
- 请描述一次你使用Python或Shell脚本解决复杂系统问题的经历
- 你是如何分析和定位一个AI模型推理速度慢的原因的？
- 在使用AI编码助手时，你如何验证其生成代码的正确性和安全性？
- 请解释一下Docker容器化的基本原理及其在性能测试中的作用
- 复习操作系统、计算机网络和Linux基础知识
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
75中等
作为已上市的跨国巨头，英伟达提供的实习津贴通常高于市场平均水平，且福利体系完善，但实习岗位本身薪资上限有限，无法提供长期高薪保障。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI与HPC技术的绝对前沿，能提供极高的技术成长空间，接触业界最先进的GPU集群和AI框架，是职业发展的强力跳板。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep Learning、HPC、Python、Linux、Docker、TensorRT-LLM、vLLM、SGLang、Kubernetes、Slurm、AI Agents
业务类型profit_center
工作生活
60中等
虽然未明确提及加班情况，但高性能计算和AI研发通常节奏较快，且需配合全球团队，可能存在一定的工作压力，但实习岗位相对正式员工压力较小。
工作模式未明确
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
英伟达致力于定义下一代计算时代，推动AI工厂的发展，具有显著的技术引领意义和行业影响力，能满足求职者对技术使命感的追求。
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define the next era of computing、power it、shape the future of data center computing
创新程度开拓性创新（行业首创）
英伟达 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs