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Test Development Software Engineering Intern - 2027
Test Development Software Engineering Intern - 2027
发布于 5 小时前实习/见习
实习生仅现场办公测试开发
测试开发
根因分析
自动化测试
英语流利
软件测试
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
AI前沿测试开发实习，技术成长空间大、平台背书强，但需全职坐班，适合专注技术积累的在校生。
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
1.8万
比测试开发中位数高
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 280 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 300 个在招
职位详情
关于这个职位
负责执行NVIDIA企业级AI产品（如NIM/NeMo）的测试验证，独立设计并维护自动化测试框架与基础设施
与研发团队协同完成缺陷追踪、根因分析及测试策略优化，同时探索引入AI工具全面提速质量保证流程
最低要求
计算机科学、电子工程、通信工程或相关领域的硕士学位（来自知名高校）
流利的中英文口语与书面表达能力
熟悉Linux操作系统环境
扎实的Shell和Python编程能力
具备扎实的测试质量意识，拥有软件测试相关的知识与实践经验
能够运用AI开发工具优化端到端QA工作流的质量与生产力
优秀的解决问题能力
良好的沟通协作能力，学习能力强，积极主动，富有创新精神和责任感
自我驱动力强，热衷于钻研前沿硬核技术
需全职到岗，每周5天，持续一年
工作职责
负责执行测试用例，验证NVIDIA企业级产品（如NIM/NeMo/BioNeMo）的功能与性能
设计、实现并维护自动化测试用例及相关自动化测试基础设施
与开发团队紧密合作，进行问题分类、根因分析、修复验证，并制定补充测试计划以优化测试方案
调研并应用AI能力，加速和优化质量保证（QA）全流程
优先资格
拥有NVIDIA GPU硬件使用经验者优先
具备并行编程背景者优先
熟悉Docker、Kubernetes、Openstack等虚拟化技术者优先
了解LLM及AI模型知识为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台技术壁垒高，直接参与前沿AI与大模型产品（NeMo/NIM）质量保障
- 国际化研发环境，日常使用英文技术文档与跨团队协作，语言能力提升明显
- 完善的培训体系与头部大厂背书，简历含金量高
- 接触GPU硬件、容器化与并行编程等硬核技术栈，拓宽技术视野
- 全栈式测试开发需兼顾底层系统理解与上层业务逻辑，学习曲线较陡
- 适合计算机/电子相关专业硕士在读生，具备扎实编程基础、对AI与自动化测试有浓厚兴趣，且能适应外企标准化节奏的求职者
缺点 / 挑战
- 对硕士学历与英语能力要求严格，筛选门槛较高
- 快节奏交付压力下需保持持续学习与代码质量把控
角色解读
- 向资深测试开发工程师、QA架构师或SRE方向进阶
- 积累AI+测试经验后，可转向AI应用测试、算法测试或技术管理岗位
- 依托头部平台资源，逐步掌握分布式系统与云原生测试体系
- 负责AI与企业级软件产品的功能与性能测试执行
- 搭建并维护自动化测试框架与基础设施
- 协同研发团队进行缺陷追踪、根因分析与测试策略优化
- 探索将AI工具融入QA流程以提升整体测试效率
- 扎实的Python/Shell编程能力与Linux环境操作经验
- 系统的软件测试理论与自动化测试框架实战经验
- 良好的英文读写沟通能力与技术文档理解能力
- 基础的问题排查、日志分析与根因推断能力
申请策略
- 提前研究NVIDIA企业级产品线（如CUDA生态、NeMo框架）及当前AI测试痛点
- 准备1-2个完整的测试设计或自动化脚本案例，面试时重点讲解排查思路与效率提升数据
- 突出自动化测试项目经验（如Pytest/Selenium/Jenkins集成、CI/CD流水线配置）
- 强调Python/Shell脚本编写能力与Linux实操经历，附GitHub链接更佳
- 展示英文技术文档阅读、海外交流或全英文汇报经历
- 补充容器化（Docker/K8s）与虚拟化基础，了解微服务测试场景
- 学习AI辅助测试工具（如大模型代码生成、智能用例生成、日志异常检测）
- 强化数据结构与算法基础，提升复杂场景下的测试设计能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务目标、具体行动与量化结果
- 技术问题优先展示系统化排查路径（日志分析→复现条件控制→二分法/抓包→根因假设→验证闭环）
- 沟通类问题强调数据驱动、用户价值导向与建设性协商态度
- 请分享一个你设计的自动化测试框架或脚本，说明技术选型、覆盖范围与遇到的难点
- 如何定位一个偶发性Bug的根因？请描述你的排查路径
- 当开发与测试对缺陷严重性或修复优先级存在分歧时，你会如何处理？
- 你认为AI工具可以在QA的哪些环节发挥作用？请结合过往经验举例
- 复习软件测试基础理论（等价类、边界值、状态迁移、覆盖率指标）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
作为跨国科技巨头，实习津贴处于市场偏高水平，且提供完善福利体系，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (1.5千–2.0万/月)
福利待遇highly competitive salaries、comprehensive benefits package
成长发展
90较高
岗位深度参与AI与大模型产品测试，技术栈前沿，内部技术分享与导师机制完善，职业发展通道清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Shell、Linux、AI、LLM、Docker、Kubernetes、自动化测试
业务类型profit_center
工作生活
40较低
明确要求全职 onsite 5天/周，无弹性或远程选项，工作模式固定，对追求灵活办公的求职者限制较大。
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
公司使命聚焦AI定义下一代计算，推动机器人、自动驾驶等颠覆性技术落地，社会价值与行业前景显著。
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、make a lasting impact on the world
创新程度开拓性创新（行业首创）
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