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Software Engineering Intern, Test Development - 2027
Software Engineering Intern, Test Development - 2027
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公测试开发
测试开发
Ai智能体
Cuda
Linux系统
Rag
Shell脚本
大语言模型(Llm)
自动化测试
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
聚焦AI智能体与GPU底层测试，技术栈前沿、成长空间广阔，但需全职驻场办公
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
8.0千
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 330 个在招 · 其中测试开发 22 个
市场机会
选择面较广
上海 · 测试开发 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在英伟达GPU平台上测试AI智能体及端到端工作流，设计并执行功能、集成、可靠性与性能测试
开发自动化测试与评估框架，利用AI工具提升QA流程效率，并与研发团队协同排查问题、验证修复方案，保障AI产品的高质量交付
最低要求
目前就读计算机科学、计算机工程、电气工程或相关专业的硕士研究生
具备扎实的软件开发潜力，熟练掌握Python和Shell脚本编写
熟悉人工智能、机器学习、大语言模型或AI智能体技术
有使用AI开发工具优化端到端QA工作流（质量与生产力）的经验
具备良好的Linux系统知识和软件测试方法论
拥有出色的问题解决能力、沟通技巧及人际交往能力
英语读写流利
具备积极主动、创新且自我驱动的态度，热衷于学习前沿技术
能够全职到岗，每周五天，持续一年
工作职责
在NVIDIA GPU平台上测试AI智能体及端到端智能体工作流
设计并执行功能测试、集成测试、端到端测试、可靠性测试及性能测试
开发针对推理、工具使用、多轮交互、记忆和检索等能力的自动化测试与评估框架
使用AI开发工具提升测试规划、用例开发、执行、分析及自动化等环节的生产力
与开发团队紧密协作，进行问题分类、根因分析、修复验证，并持续提升测试覆盖率与产品质量
优先资格
具有测试LLM应用、AI智能体或智能体工作流的经验
具有开发AI评估或测试自动化框架的经验
了解RAG、工具调用、提示词工程或多智能体系统
熟悉Docker、Kubernetes、OpenStack或其他云原生技术
熟悉NVIDIA GPU硬件、CUDA或并行编程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的AI智能体与GPU计算技术，技术栈极具前瞻性
- 参与核心产品线质量保障，项目履历含金量高
- 完善的培训体系与国际化技术氛围
- 高频次跨部门协同与快速迭代环境对响应速度要求极高
- 适合计算机相关专业在读研究生，对AI底层测试充满热情，具备扎实编码能力与强烈自驱力的求职者
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾传统测试方法与新兴AI评估标准，知识更新压力大
角色解读
- 可向资深测试开发工程师、AI质量保障专家或算法工程师方向发展
- 积累底层测试框架经验后，可转向系统架构或高性能计算领域
- 负责在GPU平台上对AI智能体及复杂工作流进行全链路测试
- 设计并搭建自动化测试与评估框架
- 利用AI工具优化QA流程，协同研发定位并解决缺陷
- 精通Python与Shell脚本开发
- 掌握Linux环境与主流软件测试方法论
- 熟悉AI/LLM基础原理及常见应用场景
- 具备较强的逻辑分析与跨团队协作沟通能力
申请策略
- 提前研究英伟达最新GPU架构与AI开发者生态
- 准备1-2个完整的测试案例设计文档，展现结构化思维
- 突出Python/Shell项目实战经历
- 展示自动化测试框架搭建或CI/CD集成经验
- 强调AI/LLM相关课程或竞赛成果
- 深入理解大模型评估指标（如准确率、幻觉率）
- 熟悉Docker/Kubernetes容器化部署与调试
- 强化Linux系统底层操作与性能调优技能
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景与个人贡献
- 技术题先讲清设计原则与边界条件，再分步骤说明实现细节
- 故障排查遵循“复现-日志分析-隔离变量-定位根因”的标准流程
- 请描述你设计的一个自动化测试框架的核心架构与扩展性考虑
- 如何评估一个大语言模型输出的可靠性与安全性？
- 遇到偶发性测试失败，你的排查思路与工具链是什么？
- 如何用代码模拟多智能体交互场景并捕获异常状态？
- 复习操作系统与计算机网络核心概念
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
外企技术实习津贴通常高于市场平均水平，且福利体系规范，但对实习生而言薪资并非核心考量。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
90较高
岗位深度绑定AI智能体与GPU前沿技术，提供接触行业顶级研发体系的宝贵机会，技能成长曲线陡峭。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Shell、AI Agent、LLM、Docker、Kubernetes、CUDA
业务类型profit_center
工作生活
40较低
明确要求每周五天全职到岗，属于高强度现场办公模式，工作生活平衡空间有限。
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
80较高
直接参与定义下一代计算时代的AI产品研发，技术落地将深刻影响机器人、自动驾驶等关键领域，社会价值与技术使命感强。
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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