暑假将至，NVIDIA 2026 暑期实习网申现已进入最后冲刺阶段！
作为 AI 计算和 GPU 技术的引领者，我们正在寻找对技术充满热情的你，与全球领先的团队一起用前沿科技探索更多可能。
核心岗位仍有少量名额。还在观望的同学，不妨登上这趟通往未来的“末班车”！
几个数据快速了解 NVIDIA
NVIDIA 作为 AI 和加速计算领域的全球领导者，为全球的 AI 基础设施注入动力，持续推动着各行各业的发展。加入我们，你将亲身参与这场改变世界的技术浪潮：
- 2,159亿 美元 —— 2026 财年创纪录营收，展现强劲的业务增长力。
- 42,000+ —— 我们在全球 38 个国家/地区拥有超过 4 万名优秀的员工，汇聚全球智慧。
- 750 万 —— 超过 750 万开发者活跃在 NVIDIA 开发者生态中，并有 38,000 家全球初创企业加入 NVIDIA 初创加速计划。
- 3 个 No.1 —— 蝉联多项第一，包括《时代》杂志“全球最佳公司”、Glassdoor“最佳领导公司奖”，以及 Glassdoor“科技与 AI 领域最佳工作场所”。
在 NVIDIA，每一行代码、每一次测试，都在驱动 AI 工厂、数字孪生、医疗与机器人等各行各业的未来。
面向人群
毕业时间在 2026 年 12 月
及之后的在校大学生
在招岗位速览
01 JR2008577 Arch Intern, Video（6 个月及以上，上海）
工作内容
参与下一代视频编解码标准与 AI 视频压缩系统的研究与仿真验证。
要求
熟悉 H.264、H.265 和 AV1 等视频编解码或图像处理基本理论，有相关项目或论文优先。
02 JR2008582 Arch Intern, Display（6个月及以上，上海）
工作内容
负责研究显示方案算法与架构，并参与显示 IP 的建模与相关技术探索实习工作。
要求
- 专业为电子工程、计算机科学或相关领域；
- 具备 C 或 C++ 编程能力；
- 具备 DP 或 HDMI 接口和数字电路相关背景者优先。
03 JR2014186 AI in industry Solution Architecture Intern
（6-12 个月，上海、北京）
工作内容
定义和解决围绕大语言模型（LLM）推理、训练加速，网络通信和数据传输优化等方面的计算问题。
要求
- 熟悉异构计算、分布式训练、并行计算或其他高性能计算方向；
- 具备性能分析，性能模型，或性能优化背景和经验；
- 有开源框架的贡献经验。
04 JR2014193 Robotics and Agent Solution Architecture Intern - 2026
（6个月及以上，上海、北京、深圳）
工作内容
智能体和 AI 教育方向的相关开发工作。
要求
- 有开源项目经验，顶会论文，大厂实习经验者优先；
- 熟悉 LangGraph, OpenClaw, NemoClaw，Nemo Agent Toolkit 等智能体框架者优先；
- 熟悉 vLLM, SGLang 和 TensorRT-LLM 模型加速者优先。
05 JR2014193 Robotics and Agent Solution Architecture Intern - 2026
（6-12 个月，上海、北京、深圳）
方向一：智能体和 AI 教育（6-9 个月，深圳）
方向二：结合 NemoClaw 将 AI4Materials 模型通过智能体编写为适合 OpenClaw 标准化 Skill 并开源，降低材料模型推理应用门槛，同时探索 OpenClaw 和材料模型工作流自动化。（6-9 个月，北京、上海）
方向三：机器人、世界模型和视频生成（12 个月，上海、北京、深圳）
06 JR2007088 Silicon Solution Intern - 2026 (6 个月，上海)
工作内容
负责 NVIDIA GPU 和 SoC 芯片新特性（如低功耗等）的验证、调试与性能测试，并通过开发自动化测试脚本及跨部门协作，推动复杂芯片产品的量产与落地。
要求
- 微电子、电子工程、计算机或相关专业；
- 具备扎实的电子工程基础，熟悉数字设计、计算机架构、功耗与时序分析，以及高性能电路（如低功耗、PLL、SerDes、SRAM 等）知识；
- 具备芯片 Bring-up、功耗与频率特性测试经验，能熟练使用示波器、万用表等实验室仪器。
07 JR2006158 Deep Learning Performance Architect Intern（3-6 个月，上海）
工作内容
分析深度学习模型在 GPU 平台上的性能瓶颈，开展性能预测与建模，探索软硬件协同优化方向。
要求
深入理解计算机体系结构与性能分析及建模，熟悉主流深度学习模型与算法。
08 JR2006910 AI Developer Technology Engineer Intern, CUDA – 2026
（6 个月，北京、上海）
工作内容
负责开发与优化深度学习及机器学习算法，为客户提供基于 GPU 的最佳 AI 解决方案，并跨团队协作以影响下一代 GPU 架构与软件平台的设计。
要求
- 扎实的 C 和 C++ 基础，精通软件设计与 AI 算法；
- 具备并行编程经验，熟悉 CUDA C 或 C++ 者优先。
09 JR2007352 Software Intern, CUDA Test Development（12 个月，上海）
工作内容
- 设计并实现针对 CUDA 驱动和 CUDA 库的 API 测试用例;
- 自动化 CUDA 测试，设计测试计划，并将测试集成到自动化测试基础设施中;
- 分析测试结果、定位失败原因并提升测试覆盖率与稳定性；
- 直接参与面向 GPU 的软件测试与自动化测试框架构建，接触并行计算、驱动和运行时交互、高性能计算领域的前沿技术，并在全球领先的 AI 与加速计算平台中获得实操经验。
要求
C、C++ 或 Python，测试自动化经验。
10 JR2015793 Software Engineering Intern, Automation Infra（6 个月，上海）
工作内容
- 构建和维护 AI 智能体技能、MCP 工具及智能体工作流，自动化 PerfLab 运维，提升团队效率；
- 基于 Kubernetes、Helm、Argo CD、Terraform 开发部署云原生服务；
- 参与开源工作流编排工具的开发，面向 GPU 集群负载。
要求
- 掌握 Python，有 AI 智能体、RAG 或云原生经验;
- 有机器人相关项目经验优先;
- 英语流利。
11 JR2006824 System Software Engineering Intern, Systems Infrastructure
（3-6 个月，上海）
工作内容
为下一代 GPU 与 Tegra 芯片开发核心验证基础设施，构建大规模分布式测试环境。
要求
精通 C++ 和 Linux，熟悉计算架构、操作系统、驱动开发者更佳，具备 Python 或 AI 知识优先。
12 JR2008055 Performance Engineering Intern（6 个月，上海，9 月后入职）
工作内容
- 参与 GPU 全生命周期性能评估，覆盖游戏、AI 创作及专业可视化场景；
- 在服务器、PC、工作站、笔记本上运行图形、Studio 及 WinAI 性能基准测试；
- 开发并维护 Windows 或 Linux 环境下的自动化脚本，用于游戏、Studio、WinAI 性能及系统监测和数据采集。
要求
- 2028 届及之后毕业生，计算机相关专业；
- 熟悉 Python，掌握 Linux 或 Windows 系统底层；
- 热爱 PC 游戏或内容创作。
如何申请
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- 生成式 AI 初级认证：NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs (NCA-GENL)
- 多模态生成式 AI 初级认证：NVIDIA-Certified Associate: Multimodal Generative AI (NCA-GENM)
- 生成式 AI 中级认证：NVIDIA-Certified Professional: Generative AI LLMs (NCP-GENL)
- 代理式 AI 中级认证：NVIDIA-Certified Professional: Agentic AI (NCP-AAI)
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