这次分享的是 英伟达社招面经 ，整体感受可以先给一个明确结论：对非算法背景非常友好，更看重工程经验与岗位匹配度。如果你的背景是工科硕士、芯片或相关工程方向出身，且过往经历和 JD 描述高度相关，这类岗位的容错率和匹配度都比纯算法岗要高不少。NVIDIA 内部团队差异很大，不同业务线、项目方向的面试重点都会有所不同。下面的内容完全基于我个人的实际经历，仅供参考，务必结合自己的背景做判断。
背景说明
本人背景为工科硕士，毕业于美东某高校，毕业后在芯片相关公司工作过一段时间，日常工作内容与测试岗 JD 中提到的技术栈和工作职责高度重合，这也是整个面试过程相对顺利的一个重要前提。这里也顺带提一句：从实际体验来看，NVIDIA 并不存在“卡学历”这一说法，更重要的是你是否真的做过相关工作，以及能否把经验讲清楚。
简历与投递情况
NVIDIA 的流程要求准备中英文简历，建议直接合并成一份文档，避免来回切换版本。简历中一定要清晰标注联系方式，尤其是邮箱，整个流程从笔试、面试安排到后续沟通，都会通过邮件进行。
我的情况是 HR 在招聘软件上主动联系，从沟通到安排一面只用了大概三天，整体推进速度非常快。如果是通过官网正常投递，流程相对慢一些，但优点是每一步都会有明确反馈，不会出现石沉大海的情况。
面试流程与体验
一面：笔试 + 技术面（各约 1 小时）
一面是笔试和面试连在一起进行。笔试部分一共两道题，主要考察 Shell 和 Python 的基础使用，比如 grep、awk、文件处理等偏实际场景的操作，并不是算法或数据结构题。整体难度中等，更像是日常工作中真实会遇到的问题。
答题方式是通过 Mobaxterm 远程连接到开发机，系统环境为 Linux。值得注意的是，面试前邮件中会明确说明可以搜索命令和用法，这一点对不熟悉某些 Shell 细节的同学非常友好。另外，题目是英文描述，提前适应一下英文技术表述会更稳妥。
笔试结束后直接进入面试环节，面试官会先让你讲解刚才题目的解题思路，随后围绕简历内容深入追问相关技术点，比如 Shell、Python、C++ 等，整体提问非常贴合岗位需求，没有跑题或刻意刁难的情况。
二面：项目深挖（约 1 小时）
一面通过后，HR 通常会在几天内联系安排二面。如果等待时间稍长，也可以主动通过电话或邮件询问进度。
二面的核心几乎全部围绕过往项目展开，面试官会不断追问细节，包括项目中具体负责的部分、采用了哪些方法、最终带来了什么效果，是否节省了人力或时间成本，以及项目中存在的不足和可能的改进方向。这一轮并不存在标准答案，关键在于你是否真的理解自己做过的事情，以及能否逻辑清晰地讲出来。
三面：终面（约 3 小时）
终面为线下面试，整体时长较长，大约三小时，分为三段进行，面试官均与前两轮不同。
第一段是偏技术向的面试，继续围绕岗位核心技能进行深挖，重点在于判断你的技术背景是否与团队需求匹配。第二段由未来的直属 Leader 负责，更关注项目落地能力以及你在实际工程中的角色。第三段是领导面，问题相对综合，比如为什么选择 NVIDIA、离职原因、对测试岗位的理解、目前是否还有其他机会、以及你能为团队带来什么价值等。
整体氛围偏理性和专业，更像是在做一次双向确认，而不是单方面的筛选。
写在最后：关于这次面试的一点补充
这场面试我其实并不是一个人硬扛的。准备过程中我也犹豫过，但最后还是选择找了 Programhelp做 面试辅助 ，原因很简单——不想把宝贵的面试机会浪费在反复试错和走弯路上。
全程是北美 CS 背景的人工老师一对一跟进，对真实面试节奏、面试官的追问方式都非常熟。面试过程中一旦思路有点偏，或者被 follow-up 问到卡住的时候，都会及时给我一些方向性的提醒，帮我把问题拆清楚，而不是临场乱想。整体发挥比我自己预期稳定很多，最后也很快收到了 offer。
