岗位描述：加入通信库与网络软件团队，面向高性能计算和深度学习领域的复杂异构计算系统，设计、实现并维护高性能通信运行时软件。负责为深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch中的NCCL）和HPC编程接口（如MPI/OpenSHMEM中的UCX）在GPU集群上的通信能力进行优化开发。参与并推动MPI、OpenSHMEM等并行编程接口规范的制定与完善。设计、实现并维护支持GPU之间以及GPU与其他系统组件之间交互的系统软件。通过构建...

岗位描述：加入 NVIDIA Omniverse 中国团队，担任连接中国机器人生态与全球 NVIDIA 平台团队的本地技术桥梁。作为中国机器人合作伙伴的首要技术联系人，将技术需求转化为工程团队可执行的信息，目标是降低技术接入摩擦、提升团队对 Isaac 工作流的掌握、支持合作伙伴快速迭代，并基于中国市场情报参与产品路线图建设。具体包括：作为中国机器人企业和科研机构的首个技术支持入口，开展技术评估、以中文本地解决集成与调试问题，并建立关键...

岗位描述：负责在 ASIC 设计全流程中挖掘功耗优化机会，帮助各 IP 团队在架构变更或新增功能场景下制定功耗目标，并解决可能影响功能和性能的潜在功耗问题；深入理解 IP 设计的功能、架构、特性算法及 RTL 实现；在存在架构变更或新增功能时，建立专用的 IP 级功耗模型，用于早期功耗评估；与 IP 负责人协作，在不同负载和应用场景下定义功耗目标；使用内部功耗流程和分析工具寻找节能机会，并推动 IP 负责人落实修复；探索新方法识别设计中...

岗位描述：加入端到端验证团队，负责面向前沿以太网 AI 集群的系统级测试与调试工作，处理跨硬件、系统软件和 AI 工作负载的复杂问题；设计并评审 InfiniBand、以太网、网卡、DPU、交换机产品组合中的测试与产品需求，重点关注大规模 AI 集群行为；搭建并维护贴近真实客户环境的测试平台，包括异构硬件、操作系统/驱动组合及复杂网络结构；负责端到端集群故障排查，复现客户场景，进行全栈问题分流并推动定位根因与修复；阅读并理解相关源码以定...

岗位描述：在充满活力且协作的环境中提供 HR 支持，设计并执行支持 NVIDIA 成功发展的人员策略。与跨职能专家团队合作，围绕招聘、入职、发展、激励、保留与组织工作方式制定并落地策略。作为业务单元使命的重要推动者，与高级领导者及其管理团队合作，制定并执行提升组织效能与人才效能的人力资源策略；既能从战略层面思考，也能深入实际落地。理解业务重点并将其转化为支持业务快速增长的人力资源议程；作为业务与企业职能团队之间的桥梁，评估绩效管理、员工...

岗位描述：加入 Networking clusters solutions HPC/AI Infrastructure 团队，参与基于前沿技术构建超级计算机和 AI 集群，面向人工智能与 GPU 计算领域的最新突破，成为集群工程关键成员。你将使用最新的加速计算和深度学习软硬件平台，与科研人员、开发者和客户合作，打造更优工作流并开发新的差异化解决方案；与 HPC、操作系统、GPU 计算及系统专家协作，架构设计、开发并完成大规模高性能平台的...

岗位描述：面向自动驾驶场景，分析深度学习模型，定位并研究客户或内部团队反馈的 TensorRT 稳定性和性能问题。与美国、亚太和印度等跨区域团队协作，参与 CUDA 和 TensorRT 相关开发工作。结合分析和开发过程提炼功能需求或常见问题，并形成相应文档。 岗位要求：具备计算机科学或电子工程相关专业本科及以上学历，硕士优先，或具备同等经验。具有 3-5 年以上相关工作经验。具备扎实的 C、C++ 和 Python 编程能力。了解主流...

岗位描述：直接与关键应用开发者合作，理解其当前及未来要解决的问题，设计并优化核心并行算法和数据结构，通过参考代码开发及直接参与应用实现，基于 GPU 提供最佳解决方案。与 NVIDIA 内部架构、研究、库、工具及系统软件等多元团队紧密合作，通过评估应用性能和开发效率影响，推动下一代架构、软件平台和编程模型设计。根据需要不定期参加会议并进行开发者现场拜访。 岗位要求：具备知名高校工程、计算机科学或相关专业本科、硕士或博士学位，或具备同等经...

岗位描述：加入推理方向研发团队，负责开发 GPU 加速的深度学习软件，与深度学习社区合作，将最新算法实现并公开发布到 TensorRT 中。具体包括：开发面向推理的高性能深度学习内核；进行性能优化、性能分析与调优；与汽车、图像理解、语音理解等跨职能团队合作，开发创新解决方案；根据需要参加会议并为客户提供技术咨询与培训。 岗位要求：计算机工程、计算机科学、人工智能或相关专业硕士、博士或同等经验；具备软件敏捷开发相关能力者优先；优秀的 C/...

岗位描述：作为 LLM 推理软件工程师，参与前沿 AI 技术研发，围绕 TRTLLM 项目开发和优化基于 GPU 的大语言模型推理软件方案，推动从单机到大规模 GPU 集群的推理加速。具体包括：开发并优化利用 GPU 技术加速 LLM 推理的软件方案；与世界级工程师团队紧密合作，实现并改进基于 GPU 的算法；分析并确定提升性能的最佳方法，确保方案能在不同计算环境中稳定高效运行；参与个人及团队项目，为 NVIDIA 推动 AI 革命的使...