岗位描述：使用并开发 AI 驱动工具，使软件测试更加智能、高效和有效；提升测试用例生成、缺陷检测、不稳定测试分析、回归测试和测试覆盖率优化能力；与产品、工程及跨职能团队协作，评审需求并制定测试策略；制定测试计划，设计并执行测试用例，输出质量状态、风险、缺陷和测试结果；针对云原生系统开展功能、性能、故障注入、可靠性和回归测试；实现测试用例自动化并建设可扩展的测试框架；管理缺陷生命周期，复现客户问题并验证修复结果。 岗位要求：计算机科学、工...

岗位描述：面向中国工业界与科研社区，推动 NVIDIA GPU 加速计算解决方案在 AI、机器学习、深度学习、生成式 AI、Agentic AI 等场景中的集成与落地，并支持构建多云、混合云及本地化解决方案。作为技术型业务拓展和加速计算平台布道者，服务研究者与开发者社区，理解社区需求、分析技术请求、集成新方案或扩展现有方案、共同设计可复制的解决方案，并联合界定 AI4S、生成式 AI、Agentic AI、Physical AI 等项目...

岗位描述：面向中国工业界与科研社区，推动 NVIDIA GPU 加速计算解决方案在 AI、机器学习、深度学习、生成式 AI、Agentic AI 等场景中的集成与落地，并支持构建多云、混合云及本地化解决方案。作为技术型业务拓展和加速计算平台布道者，服务研究者与开发者社区，理解社区需求、分析技术请求、集成新方案或扩展现有方案、共同设计可复制的解决方案，并联合界定 AI4S、生成式 AI、Agentic AI、Physical AI 等项目...

岗位描述：面向先进数据中心平台，负责优化 GPU 内核在关键深度学习工作负载中的性能，并构建自动化、数据驱动的流程来发现、解释和预防性能回退。开展性能分析、优化与调试，采用结构化方法建立性能分析框架，包括基线、预测、受控对比和回归归因；基于上述方法分析 GPU 加速内核及关键深度学习基础算子的性能，识别与基线或预测之间的差距，并通过优化内核性能缩小差距；端到端调试性能问题，包括复现、定位根因、提出修复或缓解方案，并推动责任团队完成闭环；...

岗位描述：负责某一车型自动驾驶功能完整落地的全生命周期项目管理，从功能定义、平台规划到车型适配、样车集成、验证及量产准备。推动车型适配相关工作，包括整车平台分析、电子电气架构对齐、传感器配置、计算平台集成、软件发布规划及整车级功能使能；协调软件、感知、规划、控制、系统工程、硬件、整车集成、测试和验证等跨职能工程团队；管理项目计划、里程碑、交付物、依赖关系及风险，覆盖内部工程团队、客户项目和供应商；定义并监督关键指标，如开发速度、发布节奏...

岗位描述：参与 NVIDIA Cosmos Lab 基础设施团队，设计、搭建并持续优化支撑 Physical AI 世界基础模型的大规模训练基础设施，覆盖预训练、监督微调（SFT）和强化学习（RL）后训练。负责构建贯穿多集群的训练基础设施框架与控制平面，实现高效的工作负载协调；开发和优化预训练与 SFT 流水线，包括大规模数据加载、分布式训练和检查点机制，以提升吞吐和可扩展性；开发和改进推理与评测技术栈，包括推理引擎、推理/生成流水线（...

岗位描述：参与 NVIDIA 自动驾驶技术的开发与产品化，和跨职能工程团队协作，将各子系统成果集成到 NVIDIA DRIVE 软件平台中，并满足或超越相关 NVIDIA 与汽车行业标准和规范。该岗位将与前端和后端开发、DevOps 工程师及机器学习专家协作，构建处于当前 AI 前沿的应用与智能体。主要工作包括：参与从 AI 智能体、Web API 和软件架构设计，到实现、测试和部署的完整开发与发布生命周期；与优秀工程师共同构建并维护下...

岗位描述：作为聚焦中国云服务提供商（CSP）的高级 GPU 与 AI 基础设施专家，担任 NVIDIA CSP SA 团队核心技术支柱，推动 GPU/AI 基础设施技术战略、系统级方案优化和高价值客户合作。与中国头部 CSP 紧密合作，响应其在大规模 AI 训练/推理、Agentic AI、游戏 AI 和分布式计算基础设施方面的关键需求，推动 NVIDIA GPU 软硬件栈的大规模部署和性能最大化，并连接本地工作负载演进需求与 NVID...

岗位描述：面向汽车行业 AI 与加速计算解决方案，负责数据运营、真值数据（GT）生产与交付，围绕 NVIDIA 自动驾驶技术栈管理端到端 GT 运营生命周期。与数据工程、数据工厂、外包标注及机器学习工程团队协作，从需求定义与规划，到标注、质检，再到最终交付给模型训练和评估，全面负责 WR/INDF 相关 GT 运营。主要工作包括：负责 GT 生产与交付流水线，确保数据集按时、按质量、按规模交付，用于模型训练和验证；与数据分析和 MLE...

岗位描述：与深度学习编译器工程师紧密合作，负责并持续演进支撑 NVIDIA 深度学习编译器技术栈开发生命周期的 CI/CD 基础设施。设计并运营可扩展的 CI 系统，在多样化 GPU 与加速器环境中编排机器学习工作负载，提供可靠的正确性与性能信号，并作为 CI 健康度、新项目接入和新架构导入的主要技术接口。具体包括：构建、维护并改进支持 NVIDIA 深度学习编译器栈在 GPU 与加速器环境下开发、验证和发布的 CI 基础设施；通过减少...