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Software Engineering Intern, DGX Cloud Test Development - 2027
Software Engineering Intern, DGX Cloud Test Development - 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
Cuda
Go
Llm
Rest Api
自动化测试
值不值得投
65综合评分
综合评分 65
顶尖AI巨头核心业务实习岗，技术栈极度前沿、成长空间巨大，但要求全职现场办公，WLB挑战较大。
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DGX云测试开发实习生，主要负责在NVIDIA GPU平台上测试AI代理和端到端代理工作流
你将设计并执行各类测试，开发自动化测试和评估框架，并验证云原生AI服务工作流，与开发团队协作提升产品质量
最低要求
目前计算机科学、计算机工程、电气工程或相关专业硕士在读
具备较强的软件开发潜力，熟练掌握 Python 和 Shell 脚本
熟悉 AI、机器学习、大语言模型或 AI 代理技术
有使用 AI 开发工具提升端到端 QA 工作流质量和生产力的经验
熟悉 Linux 和软件测试方法论
熟悉 REST API 测试和云原生服务验证，如部署、调用、授权、流式传输、可观测性和故障处理
具备较强的解决问题、沟通和人际交往能力
英语读写流利
具有积极主动、创新和自我驱动的态度，对学习前沿技术充满热情
能够全职工作，每周现场办公五天，为期一年
工作职责
在 NVIDIA GPU 平台上测试 NVIDIA AI 代理和端到端代理工作流
设计并执行功能、集成、端到端、可靠性、性能和安全性测试
为推理、工具使用、多轮交互、记忆和检索等功能开发自动化测试和评估框架
使用 AI 开发工具提升测试计划、测试用例开发、执行、分析和自动化的生产力
验证跨 API 端点、部署、调用、模型服务、路由、流式传输、自动扩缩容、取消、授权、可观测性和故障恢复的云原生 AI 服务工作流
与开发团队合作进行问题分类、执行根本原因分析、验证修复并提高测试覆盖率和质量
优先资格
有测试 LLM 应用、AI 代理或代理工作流的经验
有开发 AI 评估或测试自动化框架的经验
了解 RAG、工具调用、提示词工程或多代理系统
有 Docker、Kubernetes、OpenStack 或其他云原生技术经验
熟悉 Go 语言者优先
有 NVIDIA GPU 硬件、CUDA 或并行编程经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球顶尖的AI芯片与计算平台公司，能接触到最前沿的GPU硬件和AI大模型技术
- 实习期长达一年且全职参与，有充足的时间深入业务并积累核心项目经验
- 团队技术氛围浓厚，能显著提升在AI测试、自动化框架和云原生领域的专业技能
- AI Agent和LLM的测试属于新兴领域，缺乏成熟的行业标准，需要极强的探索和问题解决能力
- 适合对AI大模型和底层计算平台充满热情、具备扎实编程基础且能平衡学业与全职实习的计算机相关专业硕士在读生
缺点 / 挑战
- 要求每周现场办公5天且为期一年，对在读硕士的时间管理和学业平衡提出较高要求
角色解读
- 通过接触最前沿的AI Agent和云原生技术，快速积累大模型测试与评估的实战经验
- 未来可发展为资深测试开发专家、AI质量保障架构师，或转型为AI应用开发工程师
- 在NVIDIA GPU平台上对AI代理和端到端工作流进行全面测试，包括功能、性能、安全和可靠性测试
- 开发自动化测试和评估框架，验证云原生AI服务的API端点、部署、流式传输及故障恢复等能力
- 利用AI开发工具优化测试流程，与开发团队协作进行问题排查和根本原因分析
- 扎实的Python和Shell编程能力，熟悉Linux环境和软件测试方法论
- 了解AI、大语言模型（LLM）及AI Agent技术，熟悉REST API测试和云原生服务验证
- 具备良好的英语读写能力和跨团队沟通协作能力
申请策略
- 在求职信或面试中展现对NVIDIA GPU平台及AI计算生态的了解，表达强烈的学习意愿和自驱力
- 突出Python/Shell编程能力以及在Linux环境下的开发或测试经验
- 详细列出与AI、LLM、AI Agent或云原生技术相关的项目经历，特别是涉及自动化测试或评估框架的部分
- 强调使用AI工具提升开发/测试效率的实际案例，以及良好的英语沟通能力
- 深入学习LLM应用测试方法，了解RAG、Tool Calling、Prompt Engineering等概念及测试策略
- 熟悉Docker、Kubernetes等云原生技术，掌握REST API的自动化测试工具（如Postman、Pytest等）
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，清晰描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和技术难点
- 结构化拆解：针对测试设计问题，从功能、性能、安全、异常处理等多个维度进行系统性拆解
- 请介绍一个你使用Python或Shell开发的自动化测试脚本或框架，你是如何设计它的？
- 如果让你测试一个基于LLM的AI Agent的多轮交互能力，你会如何设计测试用例和评估指标？
- 在云原生环境中，如何验证一个AI服务的流式传输（streaming）和故障恢复（failure recovery）能力？
- 你平时如何使用AI开发工具来提升你的代码编写或测试效率？请举例说明
- 复习Linux基础命令、Python高级特性以及REST API测试原理，准备1-2个自己主导的自动化测试项目案例
- 了解NVIDIA DGX Cloud的基本架构和AI推理服务流程，熟悉当前LLM和AI Agent的主流测试挑战
职位点评
薪资福利60
成长发展95
工作生活30
使命价值85
薪资福利
60中等
该实习岗位薪资处于市场较高水平，但JD未明确披露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及最前沿的AI Agent、LLM和云原生技术，且实习期长达一年，能提供极佳的技术成长和项目实战机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Shell、AI、LLM、AI Agent、Linux、REST API、Docker、Kubernetes、Go、CUDA
业务类型ambiguous
工作生活
30较低
明确要求每周现场办公5天，为期一年，对在读学生的学业和生活平衡挑战较大，WLB信号较弱。
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
85较高
处于AI和加速计算的高速增长赛道，参与定义下一代计算时代的工作具有强烈的科技使命感。
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make a lasting impact on the world、define the next era of computing
创新程度开拓性创新（行业首创）
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