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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
Cuda
Dnn加速
Tensorrt
机器学习
自动驾驶
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖AI算力平台、前沿技术栈密集、成长空间极大，适合潜心钻研技术的研发型实习生。
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
9.0千
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 430 个在招 · 其中机器学习工程 18 个
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
负责为英伟达中国TSE深度学习团队开发高性能深度学习解决方案，包括VLA模型和自动驾驶相关功能的研发与缺陷修复
同时专注于DNN模型的加速优化与部署，满足客户性能目标并创造独特价值
最低要求
能够根据安排随时承担不同工作和任务挑战
具备自我驱动的态度和成功动机，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学士/硕士学位
扎实的C++/Python编程基础及软件设计与调试能力
丰富的计算机视觉和自动驾驶相关的机器学习/深度学习技术知识
坚信实验是寻找真理的唯一途径，而非争论和随意猜测
位于上海/深圳或愿意在上海/深圳工作
工作职责
参与研究、设计和实现有助于客户达成性能目标并构建独特价值的软件功能
进行VLA（视觉-语言-动作）和自动驾驶相关的开发与缺陷修复
开发用于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者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的GPU算力与AI大模型技术栈
- 在顶级科技公司参与核心产品线的实际落地
- 拥有完善的导师机制与国际化技术视野
- 技术门槛极高，需快速掌握复杂的底层优化与分布式训练知识
- 项目节奏快，对代码质量与性能指标要求严苛
- 跨部门协作频繁，沟通与抗压能力要求高
- 热爱底层技术与AI应用交叉领域、具备极强自学能力与工程落地经验的计算机/电子相关专业在校生或应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 深入AI底层软硬件协同优化领域，可向资深深度学习工程师、AI系统架构师或自动驾驶算法专家发展
- 积累一线大厂核心项目经验后，具备向研究型或工程型高阶人才转型的潜力
- 长期可发展为AI系统架构师或技术负责人
- 负责深度学习模型（特别是VLA和自动驾驶方向）的软件功能研发与优化
- 进行DNN模型的加速、部署与性能调优
- 解决客户在实际应用中遇到的性能瓶颈与技术问题
- 扎实的C++/Python编程与软件工程能力
- 精通机器学习/深度学习框架及计算机视觉算法
- 熟悉GPU计算架构、CUDA编程及TensorRT等推理加速工具
申请策略
- 准备一份清晰的技术作品集或GitHub链接
- 提前了解英伟达最新AI芯片架构及TSE团队业务方向
- 面试时重点展现解决问题的逻辑与实验验证思维
- 突出C++/Python高性能编程项目经历
- 详细展示深度学习模型优化、量化或部署的实际成果
- 强调在计算机视觉或自动驾驶领域的科研/竞赛/实习经验
- 深入学习CUDA编程与TensorRT推理加速原理
- 掌握主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层机制
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历
- 结合底层原理（如内存对齐、缓存命中率、算子融合）分析性能优化路径
- 用数据对比和消融实验证明技术决策的合理性
- 请介绍一个你优化过的深度学习模型部署案例，遇到了哪些性能瓶颈？你是如何解决的？
- 在C++项目中，你是如何进行内存管理与多线程并发控制的？
- 针对VLA或自动驾驶场景，你认为当前大模型面临的主要工程挑战是什么？
- 如何设计实验来验证某个算法改进的有效性？
- 复习计算机体系结构与操作系统基础知识
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活45
使命价值85
薪资福利
75中等
提供符合头部科技企业标准的实习津贴与完善福利，虽非顶格薪资但处于市场中上水平，稳定性与平台背书较强。
薪资信号未披露（AI估算：7.0千–1.1万/月）
成长发展
92较高
深度参与前沿AI计算与自动驾驶核心技术，技术栈极具前瞻性，内部培训与导师制完善，职业成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Deep Learning、CUDA、TensorRT、C++、Python、DNN、VLA
业务类型profit_center
工作生活
45较低
未明确说明弹性工作制，通常硬件/AI研发岗需坐班，项目交付期可能面临一定强度压力，WLB依赖团队文化。
工作模式未明确
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
85较高
致力于推动AI计算革命与自动驾驶技术发展，社会影响力显著，技术使命感强，契合追求创新与行业变革的求职者。
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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