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Developer Technology Engineering Intern, AI - 2027
Developer Technology Engineering Intern, AI - 2027
发布于 大约 8 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Cuda
Gpu
并行编程
数据分析
机器学习
深度学习
算法
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖AI公司实习，技术前沿，成长空间大，但工作地点和强度需考虑。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
20K
比人工智能中位数高
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 320 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2027届的AI开发技术工程实习生岗位，加入英伟达计算开发者技术团队，与顶尖计算机科学家合作，专注于深度学习和GPU架构的性能优化
你将直接与关键客户合作，提供基于GPU的AI解决方案，并影响下一代架构的设计
适合对高性能计算、并行编程和AI算法有浓厚兴趣的硕士或博士在读学生
最低要求
正在攻读顶尖大学工程或计算机科学相关领域的硕士或博士学位
精通C/C++和/或Fortran编程，对软件设计、编程技术和算法有深刻理解
扎实的C/C++、软件设计、编程技术和AI算法知识
具有并行编程经验，最好是CUDA C/C++
良好的沟通和组织能力，具备逻辑化的问题解决方法、良好的时间管理和任务优先级排序能力
工作职责
研究和开发深度学习、图计算、机器学习和数据分析领域的最新技术，并进行深入分析和优化，以确保在当前和下一代GPU架构上获得最佳性能
直接与关键客户合作，提供最佳的GPU AI解决方案
与架构、研究、库、工具和系统软件团队紧密合作，影响下一代架构、软件平台和编程模型的设计
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球AI计算领域的领导者，平台和团队技术实力雄厚，能接触到最前沿的GPU技术和AI应用
- 与顶尖的计算机科学家和工程师合作，能快速提升技术能力和视野
- 对技术能力要求高，需要扎实的C/C++和CUDA编程功底，以及深度学习知识
- 工作节奏可能较快，需要快速学习和适应，并具备较强的抗压能力
- 适合对GPU计算、并行编程和AI算法有浓厚兴趣，并希望在顶尖平台快速成长的硕士或博士在读学生
缺点 / 挑战
- 直接参与影响下一代GPU架构的设计，工作内容具有挑战性和影响力
- 作为实习生，可能需要主动争取和承担更有挑战性的任务，以脱颖而出
角色解读
- 在英伟达这样的AI领军企业，可以接触到最前沿的技术和顶尖人才，技术能力将得到快速提升
- 实习期间表现优秀者有机会转正，成为正式员工，进入核心研发团队
- 未来可向资深AI工程师、架构师或技术专家方向发展，在GPU计算和AI领域深耕
- 开发和优化深度学习、机器学习等算法在GPU上的性能，确保在最新架构上达到最佳表现
- 与关键客户直接合作，提供基于GPU的AI解决方案，解决实际业务中的性能瓶颈
- 与内部架构、研究、库和系统软件团队协作，影响下一代GPU架构和软件平台的设计
- 扎实的C/C++编程功底，深刻理解软件设计、算法和数据结构
- 熟悉并行编程，特别是CUDA C/C++，能够编写高效的GPU代码
- 对深度学习、机器学习等AI算法有深入理解
- 具备良好的沟通、组织和逻辑思维能力，能够高效管理时间和任务
申请策略
- 在简历中明确表达你对AI和GPU技术的热情，并展示你如何将兴趣转化为实践
- 面试前，深入了解NVIDIA的产品线（如A100、H100）和CUDA生态，展现你的技术热情
- 突出你的C/C++编程能力，展示相关项目经验，尤其是涉及性能优化或并行计算的项目
- 强调你的CUDA编程经验，如果有相关的GPU优化项目，务必详细描述
- 展示你对深度学习算法的理解，可以提及相关的课程、研究或项目
- 体现你的沟通和团队协作能力，以及解决复杂问题的能力
- 系统学习CUDA编程，并动手实践，例如优化一个简单的算法或实现一个深度学习算子
- 深入学习深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的底层实现，了解GPU加速原理
面试指南
- 对于技术问题，采用“背景-行动-结果”的框架，清晰描述项目背景、你采取的技术方案和最终效果
- 对于优化问题，可以从算法、访存、计算、通信等角度分析，体现系统性思维
- 对于开放性问题，结合你对NVIDIA和AI行业的了解，展现你的思考深度和热情
- 请详细描述你使用CUDA进行并行编程的一个项目，包括遇到的挑战和解决方案
- 如何优化一个深度学习模型在GPU上的推理性能？请谈谈你的思路
- 解释一下GPU的并行计算架构，以及它与CPU的区别
- 你如何理解深度学习中的性能瓶颈？如何分析和定位？
- 请谈谈你对NVIDIA在AI领域未来发展的看法
职位点评
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值90
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资水平在行业中具有竞争力，但未提及具体福利。作为跨国巨头，其平台和品牌价值对职业发展有较大吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
95较高
该岗位处于AI和GPU计算的最前沿，技术含量极高，能接触到顶尖的架构和算法，对技能成长和职业发展有巨大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、CUDA、深度学习、GPU、并行编程
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但作为实习岗位，通常需要到岗工作。北京和上海的工作地点可能带来通勤压力。
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
NVIDIA作为AI计算领域的领导者，其工作对推动AI技术发展有重要影响，具有较高的社会价值和使命感。
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AI computers that can learn, reason and interact with people、the era of AI has begun
创新程度开拓性创新（行业首创）
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