测试实习生（智能终端）(J18989)

给 AI 找到最合适的“跑场”。深度参与 AI 计算盒子等智能硬件从原理图到量产的全流程测试——既要读懂硬件电路、玩转示波器，又要懂大模型、会评性能，成为软硬兼备的 AI 评测全手。

1. 01

   参与硬件功能与性能测试：负责 AI 计算盒子等硬件产品的各类性能指标测试（功耗、温升、接口、信号完整性、稳定性等），搭建并维护测试环境。

2. 02

   参与测试方案设计：基于原理图和硬件电路设计原理，分析可测性问题，设计测试用例与测试流程，输出标准化测试报告。

3. 03

   参与大模型在硬件平台上的评测：跟踪先进 AI 大模型发展动态，运用 AI Benchmark 等评测体系，评测不同模型在各类硬件平台（不同 SoC/算力等级）上的数据表现（推理速度、精度、时延、吞吐等），输出横评结论。

4. 04

   问题定位与闭环：使用示波器、逻辑分析仪、万用表等仪器定位硬件异常与失效案例，推动问题归因、修复与回归验证。

1、2027 届及以后的本科/硕士/博士在校生或应届生，电子信息工程、通信工程、自动化、微电子科学与工程、集成电路设计与集成系统、电子信息科学与技术、测控技术与仪器、机械电子工程、机器人工程、计算机科学与技术、人工智能等相关专业（其他理工科能证明硬件动手能力即可）；

2. 02

   硬件功底扎实：懂 AI 计算盒子等硬件产品设计，能看懂原理图，理解硬件电路设计原理，熟悉常见接口协议（PCIe、USB、I2C/SPI、UART 等）者优先；

3. 03

   会动手测硬件：能熟练使用示波器、逻辑分析仪、万用表等测试仪器，独立完成一款硬件产品的功能与性能指标测试；

4. 04

   懂 AI 大模型与评测体系：了解先进 AI 大模型的发展情况与技术趋势，能看懂并使用 AI Benchmark 等评测榜单，理解模型数据表现与排名含义，对“模型跑在不同硬件上表现差在哪”有真实的好奇心；

5. 05

   深度使用过 AI 工具/高级 Agent：日常使用 Codex/Claude Code/Cursor/Copilot 等任一 AI 编程或 Agent 工具辅助学习与开发，具备 AI-first 思维方式，并能举例说出自己的用法；

6. 06

   能把做过的项目讲清楚：清楚自己做过的测试或硬件项目为什么这么做，遇到过什么问题，是如何定位并解决的；

7. 07

   有嵌入式开发板实操经验者优先（玩过 Jetson Nano/Orin、RK3588、树莓派、STM32 等，或自己搭过边缘计算盒子）；做过模型评测/Benchmark 者优先（跑过 [外部招聘链接已隐藏] 等推理框架，对比过不同模型在不同硬件上的性能数据，或复现过 MMLU、C-Eval 等主流评测集）；

8. 08

   有机器人相关项目或竞赛经历者优先（参加过 RoboMaster/智能车等竞赛，或用 ROS 做过机器人、机械臂、无人机的感知/控制/调试项目）；有 Python/Shell 脚本能力、能写自动化测试脚本者优先；

9. 09

   参加过电子设计竞赛（全国大学生电子设计竞赛/集创赛等）并获奖者优先；有硬件产品测试/研发实习经历、有持续维护的个人项目/技术博客（如 GitHub）者优先；

10. 10

    实习期 3 个月，表现优秀可转正/直通校招终面。