英伟达
Software Engineering Intern, Deep Learning - 2027
Software Engineering Intern, Deep Learning - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Autonomous Driving
Cuda
Tensorrt
Vla
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖AI巨头核心业务实习岗，技术栈极具前沿性，成长空间巨大，但工作强度与现场办公要求较高。
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
9千
比机器学习工程中位数低
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 220 个在招 · 其中机器学习工程 11 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 370 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是英伟达中国TSE深度学习团队的软件工程实习生，主要负责VLA（视觉语言动作）模型及自动驾驶相关的开发与调试，并参与DNN模型的加速优化与部署工作
适合对深度学习、计算机视觉和自动驾驶充满热情，具备扎实编程基础的在校生
最低要求
服从工作安排，能随时接受不同的任务和挑战
具备自我驱动力和追求成功的动机，有强烈的学习意愿
正在攻读计算机科学、电子工程或相关专业的本科/硕士（BS/MS）学位
具备扎实的 C++/Python 编程基础，以及软件设计和调试技能
拥有丰富的计算机视觉和自动驾驶领域的机器学习/深度学习（ML/DL）技术知识
坚信实验是寻找真理的唯一途径，而非争论和主观猜测
目前位于上海/深圳，或愿意在上海/深圳工作
工作职责
负责软件功能的研究、设计与实现，以满足客户的性能目标并构建独特价值
参与 VLA（视觉语言动作）及自动驾驶相关的开发与 Bug 修复工作
开发 DNN 模型加速优化与部署的解决方案
优先资格
具有 DNN 开发和网络加速经验者优先
熟悉 GPU 计算 / NVIDIA CUDA / NVIDIA TensorRT
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与自动驾驶行业的最前沿，能接触到VLA等最新技术方向
- 作为AI算力巨头，能提供顶级的GPU计算资源与底层技术视野
- 团队技术氛围浓厚，注重实验与真理，利于培养极客精神
- 适合对底层AI加速、自动驾驶和计算机视觉有浓厚兴趣，且具备较强C++编程能力和自驱力的计算机/电子工程相关专业在校生
缺点 / 挑战
- 涉及底层加速与部署，对C++和计算机体系结构要求较高，学习曲线陡峭
- 需要同时兼顾学校学业与高强度的实习工作，时间管理压力较大
角色解读
- 实习表现优异可争取转正为正式深度学习/自动驾驶软件工程师
- 未来可向AI算法专家、高性能计算架构师或自动驾驶核心研发方向发展
- 参与VLA（视觉语言动作）模型和自动驾驶相关软件的开发与调试
- 负责DNN模型的加速优化与部署方案落地
- 研究并实现满足客户性能目标的软件功能，构建独特技术价值
- 扎实的C++/Python编程与软件调试能力
- 深厚的计算机视觉与自动驾驶领域的深度学习理论基础
- 熟悉GPU计算生态（如CUDA、TensorRT）及DNN网络加速
申请策略
- 在简历或面试中展现出“实验是寻找真理的唯一途径”的极客精神，分享自己通过动手实验解决复杂Bug或性能瓶颈的真实案例
- 突出C++/Python项目经验，特别是涉及性能优化、内存管理的经历
- 展示在计算机视觉、自动驾驶或DNN模型部署方面的具体项目或论文成果
- 强调对CUDA/TensorRT等GPU加速工具的熟悉程度
- 深入学习CUDA编程模型及TensorRT的部署流程
- 了解VLA（Vision Language Action）模型的最新论文和开源实现
- 提升C++在多线程和底层硬件调用方面的编程技巧
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出“发现问题-提出假设-实验验证-解决问题”的闭环
- 对于技术问题，先讲核心原理，再结合具体场景说明选型理由和落地效果
- 请介绍一个你使用C++或Python进行性能优化或底层调试的项目经历
- 在DNN模型部署中，你通常使用哪些加速手段？请对比TensorRT和其他框架的优缺点
- 你对VLA（视觉语言动作）模型在自动驾驶中的应用有什么理解？
- 当遇到一个难以复现的Bug时，你的排查思路是什么？
- 复习C++核心机制（如内存管理、多线程、智能指针）和Python底层逻辑
- 了解英伟达最新的AI技术栈（如Blackwell架构、最新的TensorRT版本）
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
85较高
作为顶尖AI巨头的核心技术实习岗，实习津贴在市场中处于较高水平，且转正机会和平台背书具有极高的长期补偿价值。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1.2万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及VLA、自动驾驶和DNN加速等前沿技术，能接触到最顶级的GPU计算资源，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Deep Learning、Computer Vision、Autonomous Driving、CUDA、TensorRT、DNN、VLA
成长机会intent to learn
业务类型profit_center
工作生活
60中等
实习岗通常需要保证一定的出勤时间，且底层开发工作可能面临一定的技术挑战和压力，WLB情况未明确说明。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
致力于推动自动驾驶和现代AI的发展，赋予计算机、机器人和自动驾驶汽车感知和理解世界的能力，具有极高的科技使命感。
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revolutionized parallel computing、ignited modern AI、perceive and understand the world
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