岗位描述：参与 NVIDIA AI 计算架构团队，面向下一代 AI 与高性能计算应用，分析并开发可加速相关应用的先进架构。设计创新架构，持续提升深度学习性能与效率；通过构建分析模型、仿真器和测试套件，分析性能、成本与功耗之间的权衡；理解并分析硬件与软件架构对未来算法、编程模型和应用的相互影响；原型实现关键深度学习和数据分析算法及应用；与软件、产品和研究团队紧密协作，推动深度学习方向的发展。 岗位要求：计算机科学、电子工程、计算机工程、数...

岗位描述：开发面向 AI 研究人员以及软硬件团队的工具，用于提升 NVIDIA 产品及其应用在 GPU 集群中的性能与能效。构建大规模 AI 工作负载的内部性能分析与剖析工具，开发针对内存、网络等常见问题的调试工具，创建适用于 AI 系统或 GPU 集群的基准测试与仿真技术。与硬件架构师合作，基于真实使用场景提出新特性或改进现有特性。与架构团队、软件团队等不同部门用户协作，提供直观、丰富且准确的工作负载与系统洞察，帮助识别软硬件优化机会...

岗位描述：围绕NVIDIA芯片产品化流程中的硅层行为工具链，使用AI重构仿真、配置和数据流系统，使芯片的功耗、性能和良率从前仿真估计顺利过渡到固件发布值与客户规格。负责建设基础设施，将原始仿真数据（如功耗、噪声、分档良率等）转化为实际的固件调优、产品规格和制造限制，打通各工具之间的数据管道。利用LLM和代理技术，对分析、验证和报告工作进行自动化，减少每颗芯片大量工程投入。建设可观测性与验证系统，在数据错误和不一致转化为发布阻塞问题前及时...

岗位描述：负责在 NVIDIA 硅协同设计团队（SCG）中连接技术与管理，推动 AI 驱动效率提升项目的开发与落地。主导端到端 AI 自动化解决方案项目，以持续提升生产效率；负责项目计划、开发推进、进度安排和交付物管理，细致管理任务、依赖关系和关键突破，确保项目按期达成目标。负责 SCG AI 自动化功能开发全生命周期项目管理，包括数据采集与标注、实验、模型训练、评估、部署和监控，并重点关注可靠性、安全性和性能。参与关键设计评审，妥善管...

岗位描述：负责为芯片协同设计团队的 AI 驱动效率平台制定技术方向，并端到端交付支撑智能自动化生态的平台能力。该岗位将围绕生产级 AI 基础设施的全生命周期负责，涵盖平台战略制定、架构方向定义、基础设施投资决策，以及在芯片设计、方法学、验证和应用 AI 团队之间对齐路线图优先级。与各领域智能体开发团队合作，定义平台接口并接入新的智能体和技能。负责平台从设计、实现到长期生产运行的全流程，确保安全性、可靠性、性能和持续演进。主导跨职能影响的...

岗位描述：加入 NVIDIA 基础设施团队，参与下一代大规模通用图形与计算芯片的设计、实现与调试，负责构建推动 GPU 和 Tegra 芯片开发的核心验证基础设施。该基础设施基于高度面向对象的 C++ 与 Python，包含多个大型应用，可借助复杂的分布式计算执行与问题归因环境高效完成超大规模芯片验证。具体包括：开发用于编程和测试下一代 GPU 与 SoC 特性的环境，使其在集成到产品或获得驱动支持前即可验证；与架构、硬件和软件团队协作...

岗位描述：负责推动 NVIDIA 在中国的机器人项目执行，统筹研究、工程和产品团队，推动机器人解决方案规模化落地。负责机器人队列优先级与利用率跟踪，定义指标、报告产能瓶颈并支持扩展决策。协调上海、圣克拉拉、西雅图及其他全球机器人站点的跨时区协作，确保计划对齐、标准统一和交接顺畅。作为中国 OEM 合作接口，评估新机器人平台，跟踪硬件交付进度，并就技术集成准备情况提供建议。推动机器人实验室运营流程改进，包括需求受理优先级框架、容量规划、S...

岗位描述：负责 NVIDIA 中国区 NCCL 团队的技术与团队管理，带领、培养并扩大工程团队，统筹从规划、优先级管理、质量控制到性能结果的端到端执行；与客户和研究人员沟通，理解其使用场景与需求；与工程、项目管理、产品管理及合作伙伴协作，共同定义产品路线图；参与功能设计与实现；持续审视并识别流程、基础设施和工程实践中的改进机会，确保团队以高效、透明的方式交付；推动面向深度学习与高性能计算的大规模 GPU 通信库与平台能力建设。 岗位要求...

岗位描述：作为 GPU Foundations Developer Tools 团队成员，参与底层库开发，帮助开发者使用工具对其系统和应用进行调试、性能分析与诊断；围绕 NVIDIA 硬件性能分析能力以及 Nsight 工具和基础库进行创新开发，支持下一代数据中心规模的加速计算。与跨职能团队合作，为 NVIDIA GPU 设计、实现并验证性能指标；开发并改进 GPU 性能分析数据采集方法；定义、发明并增强 GPU Profiling 库...

岗位描述：面向芯片设计与自动化基础设施，创新、开发并集成AI解决方案，重构围绕AI构建的芯片工具链。负责设计和实现基于AI/LLM的系统，提升半导体验证环境中的硅后验证、自动化和工作流效率；与跨职能工程团队合作，识别AI集成和性能优化机会；评估新兴框架、架构与工具，推动全组织范围内由人工智能驱动的效率提升；建立并维护数据驱动指标，用于量化AI影响、识别性能差距并推动系统持续优化。从概念到部署全程推动方案落地，提升工作流的效率、可扩展性和...