英伟达
AI Developer Technology Intern, Robotics - 2027
AI Developer Technology Intern, Robotics - 2027
发布于 大约 20 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Cuda
Gr00T
Pytorch
分布式训练
机器人
深度学习
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
顶尖AI平台实习，技术前沿，成长迅速，但工作强度可能较大。
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
8K
比人工智能中位数低
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 320 个在招 · 其中人工智能 4 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 79 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个在英伟达中国DevTech团队的实习岗位，专注于机器人基础模型的训练与推理优化
你将参与开发训练流程、优化GPU集群上的模型性能，并与架构、研究等团队合作，为下一代智能机器人系统贡献力量
适合对AI和机器人技术充满热情的在读硕士或博士
最低要求
目前正在攻读计算机科学、机器人学、AI/ML、电气工程或相关技术领域的硕士或博士学位
具备扎实的Python编程能力
熟悉C/C++和CUDA者优先
具有深度学习框架（PyTorch）的使用经验
理解Transformer架构和大规模模型训练
具备机器人学基本概念（运动学、控制、感知或仿真）的知识
对解决开放性问题充满好奇、自我驱动且充满热情
工作职责
在NVIDIA GPU集群上开发和优化机器人基础模型（如视觉-语言-动作模型、世界模型）的训练流程
在NVIDIA平台上对模型推理性能进行分析、剖析和优化
将现代DL/ML技术应用于现实世界的机器人问题
与NVIDIA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
构建示例、参考实现和文档，向开发者介绍NVIDIA机器人AI技术
与资深DevTech工程师一起讨论你的方法和结果
优先资格
具有分布式训练经验（DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP、NeMo）
具有推理优化经验（SGlang、vLLM）
熟悉NVIDIA机器人平台（Isaac Sim、Isaac Lab、GR00T）
在具身智能或机器人基础模型方面有发表论文或项目经验
有志于在构建ML应用、优化和软件工程方面成长和学习
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在AI和机器人领域的全球领导者NVIDIA实习，能接触到最前沿的技术和平台
- 与顶尖的架构师、研究员和工程师合作，快速提升技术能力和视野
- 对技术能力要求高，需要同时具备深度学习、系统优化和机器人学等多方面知识
- 工作节奏可能较快，需要快速学习和适应
- 作为实习生，可能需要主动探索和解决开放性问题，需要较强的自驱力
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性和创新性，参与机器人基础模型的研发，有广阔的应用前景
- 适合对AI和机器人技术充满热情，具备扎实的深度学习基础，渴望在顶尖平台挑战自我、快速成长的在读硕士或博士
角色解读
- 作为实习生，可以深入了解NVIDIA的GPU架构和AI平台，积累大规模模型训练和优化的实战经验
- 表现优秀者有机会转正，成为NVIDIA DevTech团队的一员，专注于机器人AI领域的技术创新
- 未来可向AI架构师、技术专家或研发经理等方向发展，成为机器人AI领域的领军人物
- 开发和优化机器人基础模型的训练流程，包括视觉-语言-动作模型和世界模型，在NVIDIA GPU集群上进行大规模训练
- 对模型推理性能进行剖析和优化，确保在NVIDIA平台上高效运行
- 与架构、研究、库、工具和系统软件团队合作，影响下一代架构和软件平台的设计
- 构建示例、参考实现和文档，向开发者社区推广NVIDIA机器人AI技术
- 扎实的Python编程能力，熟悉C/C++和CUDA是加分项
- 熟悉PyTorch等深度学习框架，理解Transformer架构和大规模模型训练
- 具备机器人学基础知识，如运动学、控制、感知或仿真
- 有分布式训练或推理优化经验者优先，如DeepSpeed、vLLM等
申请策略
- 在申请材料中表达对NVIDIA技术和机器人领域的热情
- 关注NVIDIA的招聘动态，了解DevTech团队的工作内容和成果
- 突出深度学习项目经验，特别是涉及Transformer、大规模模型训练或机器人相关项目
- 强调Python编程能力，以及PyTorch等框架的使用经验
- 如有分布式训练或推理优化经验，务必在简历中详细描述
- 展示对机器人技术的兴趣和知识，如相关课程、项目或论文
- 提前学习NVIDIA的机器人平台，如Isaac Sim、Isaac Lab或GR00T
- 熟悉分布式训练框架，如DeepSpeed、Megatron-LM或FSDP
面试指南
- 回答技术问题时，可以遵循STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述项目背景、你的具体贡献和最终成果
- 对于优化类问题，可以展示你的分析思路，例如如何定位性能瓶颈、如何设计实验、如何权衡不同优化方案
- 对于开放性问题，可以结合你的知识储备和思考过程，展示你的学习能力和解决问题的思路
- 请详细介绍一下你参与过的深度学习项目，特别是涉及大规模模型训练的部分
- 你对Transformer架构的理解是什么？如何优化其训练或推理性能？
- 你有哪些机器人相关的经验？如何将深度学习应用于机器人问题？
- 请谈谈你使用PyTorch的经验，以及如何调试和优化模型性能
- 你对NVIDIA的机器人平台（如Isaac Sim）有哪些了解？
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
实习岗位，薪资水平未在JD中明确说明，但作为NVIDIA的实习机会，通常具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
95较高
该岗位提供顶尖的技术平台和项目，能深度参与机器人基础模型的训练和优化，对技能成长和职业发展有极大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、CUDA、Transformer、分布式训练、机器人、DeepSpeed、vLLM、Isaac Sim、GR00T
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD中未提及具体办公模式，但作为研发岗位，可能需要在办公室工作，工作强度可能较高。
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
该岗位致力于推动机器人技术的发展，具有较高的社会价值和行业前景，能带来强烈的使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
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