NVIDIA 台灣實習面試攻略｜面試流程、技術考題與錄取心得
NVIDIA 輝達 2026 台灣實習面試攻略：Digital Circuit Design、EDA、AI Computing 等技術實習職缺，滾動式招募全年開放申請。五輪車輪戰面試 AI 模擬練習。
職位深度分析
NVIDIA（輝達）是全球領先的 GPU 和 AI 運算平台公司，台灣辦公室分布在台北和新竹，涵蓋硬體測試、系統軟體、BIOS 工程、深度學習、矽驗證等核心研發職能。
實習計畫
- RDSS（Research & Development Student Scholarship）： 最常見的實習管道，涵蓋軟硬體各部門
- 實習時長： 至少 12 週，全年開放申請
- 錄取率： 約 10%（TutorABC 引用數據）
- 實習是 NVIDIA 新鮮人招募的主要管道
薪資概覽
| 層級 | 年薪 | 來源 |
|---|---|---|
| 全職位平均 | 約 NT$104.4K/月 | 面試趣（119 筆） |
| 新鮮人 SWE | 約 NT$150 萬/年 | GoodJob |
| 4 年經驗 SWE | 約 NT$280 萬/年 | GoodJob |
| 資深職位 | 底薪 + 股票 + 簽約獎金 | Dcard |
面試流程全解析
標準流程（5 輪「車輪戰」）
根據一位詳細分享的硬體測試實習面試者，NVIDIA 面試共 5 輪：
第一輪：Section Manager
- 履歷檢視 + 初步技術篩選
第二到四輪：連續技術面試
- 多位工程師/主管輪番面試
- 美國主管全程英文
- 每輪可能需要重新自我介紹（PPT 簡報）
- 面試官有時會臨時拉同事加入
第五輪：Director 面試
- 全英文
- 聚焦實務經驗和團隊溝通
「面試官問問題並不是咄咄逼人，比較偏向跟你討論你的回答中一些可能會有漏洞的情況。」 — Dcard NVIDIA 五輪面試全紀錄
「從第二輪開始可以感覺到氣氛愈來愈像是同事之間一起解 issue，沒有什麼面試的感覺。」 — Dcard NVIDIA 資深硬體面試心得
常見技術題（已驗證）
軟體/系統：
- Python list vs tuple
- Linux boot process
- Mutex 的替代方案
- 用 C 實作 C++ vector 功能（含 unit test）
- LeetCode Easy-Medium（陣列、字串、linked list）
- TDD 概念和實作
硬體/IC：
- 不用除法器如何實作除法功能？
- 給你一塊電路板/電路圖，你會如何分析？
- ICT 測試是什麼？
- 放大器設計、濾波器、mixer、Tx/Rx 框架
- Maxwell 方程式、skin effect
- Probe card burn pattern 根因分析
行為/情境題：
- 你的學經歷可以去台積電，為什麼要來 NVIDIA？
- 兩個專案一個完成 70%、一個 50%，明天截止，你怎麼處理？
- 跟合作廠商有意見分歧，你怎麼協調？
- 團隊合作中遇到困難，怎麼解決？
邏輯題：
- 8 顆球找出較重的那顆
- 雞蛋掉落問題
Online Assessment（線上測驗）
部分職位需先通過 HackerRank 線上測驗：
- 選擇題 + 簡答：程式邏輯、迴圈控制、資料結構操作、Big-O 複雜度
- 2-3 題 coding：如色彩空間 class 設計、子字串最小化、subsequence frequency 平衡
Physical Design 實習面試
根據 1111 人力銀行的分享：
第一輪（線上）：3-5 分鐘自介 PPT、論文方向、修課討論 第二輪（線上）：6 位工程師 panel，約 1.5 小時。10 分鐘自介後深入技術問答
考題：C++ 概念、中等難度白板 coding、遞迴、邏輯謎題、Physical Design 知識
面試趣統計數據
- 119 篇面試心得，整體評分 3.7/5
- 錄取率僅 22%
- 平均月薪 NT$104,400
- 面試難度：高
過來人經驗分享
Deep Learning Engineer 面試（新竹/台北）
一位應徵 Omniverse Digital Human 職位的面試者分享：
- 內部推薦 → HR 電話 + take-home assignment（約 4-5 小時）→ 兩輪線上面試（第二輪延長至 2.5 小時）
- 與英國辦公室在台灣時間下午 5:30-8:00 面試
- 考題：過去經驗、ML 基礎、實務 ML 應用、程式能力
「Each department may decide on its own interview questions and recruitment standards — 每個部門可能自行決定面試題目和錄取標準。」 — NVIDIA Deep Learning Engineer 面試紀錄
成功秘訣
一位面試者的期末專題作業上傳到 YouTube 後，主管看了影片後直接在一通 30 分鐘電話面試中就決定錄取：
「原來我的期末專題作業（present 一個專案且放在 YouTube 上）有加分。」 — RDSS 面試心得
準備建議
- 準備 5-10 分鐘 PPT： 自介、技能（最重要）、專案成果、論文（選填）
- 技能表上的每一項都會被追問： 「說你會，就一定會被問『你怎麼做？』『做過什麼？』」
- 逐行拆解 JD： 為每個要求準備對應的具體經驗
- 刷 LeetCode： Easy-Medium，涵蓋資料結構、字串、陣列、bitwise 操作
- 英文要能應答自如： 「用英文比較加分」
- 面試前睡飽： 有面試者因睡眠不足而表現失常
- 讀黃仁勳傳記： 了解 NVIDIA 文化和願景
GoodJob 面試評價
GoodJob 上的整體評分 4.4/5（11 篇評價）：
「主管很好，寫程式交流也很有耐心。」 — GoodJob NVIDIA 面試心得
「準備要刷題，會現場叫你 Coding。」 — GoodJob NVIDIA 面試心得
誰適合這份工作
理想特質
- 紮實的 CS/EE 基礎 — 面試深入考資料結構、演算法、OS、硬體原理
- 英文流利 — 多輪面試全英文進行，「用英文回答比較加分」
- 邏輯清晰 — 開放式問題不怕停頓思考，有邏輯的回答比亂講好
- 專案實作經驗 — 每項技能都會被深入追問「做過什麼」「怎麼做的」
- 抗壓性 — 車輪戰面試可能連續數小時，需要持續保持專注
可能不太適合的人
- 基礎不夠紮實的人 — NVIDIA 面試不接受模糊回答，每個技術點都會被追問
- 只準備 LeetCode 的人 — 除了刷題，還需要系統知識、專案經驗、軟技能
- 不擅長英文口說的人 — 許多輪次全英文，無法切換中文