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Test Development Software Engineering Intern - 2027
Test Development Software Engineering Intern - 2027
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公测试开发
测试开发
Gpu
Llm
自动化测试
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
顶尖AI外企实习岗、技术栈极度前沿、成长空间巨大，但需全职现场办公且对时间管理要求高。
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 220 个在招 · 其中测试开发 16 个
市场机会
选择面较广
上海 · 测试开发 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是英伟达的测试开发实习生，主要负责执行测试用例以验证企业级AI产品（如NIM/NeMo/BioNeMo），设计并维护自动化测试用例及基础设施
你需要与开发团队合作排查问题、分析根因，并探索利用AI能力提升QA端到端工作流的效率
最低要求
顶尖大学计算机科学、电子工程、计算机工程或相关专业的硕士学历
流利的英语听说读写能力
熟悉Linux环境
具备扎实的Shell和Python编程技能
具备良好的QA意识，拥有软件测试的相关知识和经验
能够使用AI开发工具提升QA端到端工作流的质量与生产力
具备较强的解决问题能力
具备较强的人际交往能力
学习能力强，积极主动，具有创新精神且尽职尽责
自我驱动，对学习新的硬核技术充满热情
能够全职现场办公，每周5天，持续一年
工作职责
负责执行测试用例，以验证英伟达企业级产品（如NIM/NeMo/BioNeMo）
设计、实现和维护自动化测试用例及支持自动化基础设施
与开发团队合作，对问题进行分类、执行根因分析、验证修复、定义额外测试并完善测试计划
调查并利用AI能力来加速质量保证（QA）流程
优先资格
了解LLM和AI模型
有使用NVIDIA GPU硬件的经验是极大的加分项
具备并行编程背景
具备Docker、Kubernetes、Openstack等虚拟化技术经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触到英伟达最前沿的AI企业级产品及GPU硬件生态，技术视野极佳
- 实习经历含金量高，对后续求职顶尖科技公司有极大背书作用
- 要求全职现场办公每周5天且持续一年，对在校生的时间管理和学业平衡要求极高
- 需要快速掌握大量硬核技术（如并行编程、虚拟化），学习曲线较陡峭
- 适合计算机相关专业、对AI和底层硬件有浓厚兴趣，且能保证充足实习时间的硕士在读生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 实习期结束后可争取转正为正式测试开发工程师，未来可向自动化测试专家、QA架构师或AI效能工具开发方向深耕
- 负责执行测试用例验证英伟达企业级AI产品（如NIM/NeMo），设计并维护自动化测试脚本与基础设施
- 与开发团队协作排查问题、分析根因，并探索利用AI工具提升QA效率
- 需要扎实的Python和Shell编程能力，熟悉Linux环境及软件测试理论
- 具备AI工具使用经验及LLM基础知识，能熟练运用Docker/K8s等容器化技术者优先
申请策略
- 准备好全英文面试，因为JD明确要求流利的英语听说读写能力
- 了解英伟达的企业级AI产品线（如NeMo）会是很好的加分项
- 重点突出Python/Shell编程项目经验、自动化测试框架搭建经历，以及在Linux环境下的开发能力
- 若有AI工具辅助开发或LLM相关项目经验，务必放在显眼位置
- 提前熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术，了解并行编程基础
- 学习如何使用AI大模型辅助编写测试用例和代码
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 技术问题先讲排查思路（如看日志、用gdb/perf等工具），再讲具体操作
- 行为问题强调沟通协作与推动问题解决的能力
- 请描述一个你使用Python或Shell编写的自动化测试脚本或工具
- 在Linux环境下，你如何排查一个偶发的进程崩溃或内存泄漏问题？
- 你如何看待AI在软件测试（QA）流程中的应用？有哪些具体的落地场景？
- 如果开发团队认为你提的Bug不是问题，你会如何沟通和处理？
- 复习Linux常用命令、Python高级特性及Shell脚本编写
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值90
薪资福利
85较高
实习津贴在行业内具有竞争力，且提供完善的福利体系，但实习岗位整体薪资绝对值受限于学生身份。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1.1万/月）
福利待遇comprehensive benefits package
成长发展
95较高
能够接触到业界最顶尖的AI基础设施和GPU硬件，技术栈极其前沿，对个人技术成长和行业视野有巨大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Shell、Linux、AI、LLM、Docker、Kubernetes、Openstack、GPU
成长机会passion for learning new hardcore technologies
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
明确要求全职现场办公每周5天且持续一年，对在校生的学业平衡挑战较大，WLB受限。
工作模式仅现场办公
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
90较高
参与定义计算下一个时代的AI产品测试，推动AI技术落地，具有极强的行业使命感和技术探索价值。
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、understand the world
创新程度开拓性创新（行业首创）
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