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Performance Engineering Intern - 2027
Performance Engineering Intern - 2027
发布于 6 小时前实习/见习
实习生仅现场办公性能优化
性能优化
Ai/Llm
Gpu架构
性能测试
数据处理
游戏引擎
竞品分析
自动化脚本
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖科技公司前沿技术实习，高成长性与行业影响力，适合技术导向型学生
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
5.0千
比性能优化中位数低
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 510 个在招 · 其中性能优化 3 个
市场机会
选择适中
上海 · 性能优化 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
作为英伟达性能工程实习生，你将加入性能实验室团队，负责设计并执行针对AI、游戏及工作站等场景的基准测试与用例
你需要开发自动化脚本收集系统监控数据，编写竞品分析报告，并维护测试工具以提升效率，从而优化GPU从设计到产品全生命周期的性能表现
最低要求
正在攻读计算机科学或相关计算机学科的学士或硕士学位
具备良好的Python或其他脚本语言知识
对PC系统及组件有良好了解
对PC游戏或本地AI充满热情且具备相关经验
熟悉Linux和Windows操作系统
具备处理大量数据的能力
良好的组织、时间管理和任务优先级排序技能
工作职责
设计、配置并执行具有代表性的基准测试方法和真实世界用例，展示产品在AI/LLM、游戏、工作站、内容创作以及服务器、PC、工作站、SoC和笔记本电脑上的系统负载能力
使用评估结果编制竞争分析报告，为内部和外部客户定位NVIDIA产品提供依据
开发和维护用于游戏/工作室/WinAI性能及系统监控数据采集的自动化脚本（在Windows和Linux上），以加速提供商业和工程洞察
开发、实施和维护工具以提高测试效率
优先资格
熟悉NVIDIA GPU及NVIDIA技术
了解OpenGL、DirectX和D3D
有开发AI代理（AI agents）或智能体工作流的经验
了解容器化和虚拟化工作流，包括Docker、Kubernetes和虚拟机
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的GPU技术与AI算力平台，拥有极高的行业视野和技术积累机会
- 对计算机体系结构、性能优化及AI应用有浓厚兴趣的理工科在校生
缺点 / 挑战
- 需要处理海量测试数据，对系统底层知识和自动化能力要求较高，学习曲线陡峭
角色解读
- 深入理解GPU底层架构与性能调优，向高级性能工程师或AI系统架构师方向发展
- 负责设计和执行针对AI、游戏及工作站等场景的基准测试与真实用例
- 熟练掌握Python等脚本语言，熟悉Linux/Windows系统及PC硬件组件
申请策略
- 强调对PC游戏或本地AI的热情，展示解决复杂技术问题的逻辑思维
- 突出Python编程能力、Linux/Windows系统管理经验及相关项目经历
- 补充GPU基础知识，学习自动化测试框架，了解AI推理或游戏渲染流程
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述技术项目，重点突出技术手段、遇到的挑战及解决方案
- 请描述你使用Python进行自动化测试或数据分析的项目经验
- 你对GPU架构有哪些了解？如何衡量一个系统的性能瓶颈？
- 如何处理和分析大量的性能测试数据？
- 你熟悉哪些图形API（如OpenGL/DirectX）？
- 复习操作系统原理、计算机网络基础，了解NVIDIA最新GPU产品线及AI发展趋势
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活60
使命价值85
薪资福利
70中等
作为跨国巨头企业的实习岗位，通常提供符合市场水准的实习津贴及完善的福利保障，但实习性质决定了薪资上限有限。
薪资信号未披露（AI估算：4.3–6.5千/月）
成长发展
95较高
该职位处于技术前沿，直接参与GPU性能优化与AI领域核心工作，提供极高的技术成长空间和行业背书价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、GPU、AI/LLM、Linux、Windows、Docker、Kubernetes、OpenGL、DirectX
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为知名科技公司的研发岗位，工作环境优越，但高性能工程领域通常节奏较快，具体WLB需视团队而定。
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、游戏及可视化领域的技术进步，提升计算效率，具有显著的行业影响力和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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