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不同科学领域 AI、机器学习、深度学习、生成式 AI 与 Agentic AI 等方向的集成与落地，并支持多云、混合云和本地化方案建设；作为面向研究者和开发者社区的技术型商务拓展与加速计算平台布道者，理解社区需求、分析技术诉求、集成新方案或扩展既有方案，共同定义 AI4S、生成式 AI、Agentic AI、Physical AI 等项目需求，并理解与生态...

岗位描述：负责设计与开发稳健的推理软件，使其能够在多个平台上实现功能与性能扩展；进行性能分析、优化与调优；持续关注人工智能领域的学术进展，并推动 TensorRT 的特性更新；为架构设计和硬件设计开发提供反馈；与公司内部的软件、研究和产品团队协作，指导机器学习推理方向的发展；在科学会议上发表关键研究成果；需要适应快节奏、以交付为导向的团队环境，并具备优秀的人际沟通能力。 岗位要求：硕士及以上学历，计算机工程、计算机科学、应用数学或相关计...

岗位描述：负责构建和维护面向 NVIDIA 内部团队的性能分析工具，结合游戏、AI 工作负载等真实 GPU 应用场景，支持性能与功耗优化。与架构团队、软件团队等不同部门用户合作，提供直观、丰富、细致的工作负载与系统洞察，帮助识别软件和硬件层面的优化机会。参与建立高层模型，为下一代 GPU 设计改进提供依据，以提升性能和能效。与硬件架构师协作，基于真实使用场景提出新特性建议或改进现有特性，并调试复杂问题以提升系统性能和效率。 岗位要求：计...

岗位描述：面向不同行业推动 NVIDIA 新技术落地，参与 AI 计算平台架构设计，分析 AI 与 HPC 应用场景，重点解决大语言模型推理与训练加速、网络通信和数据传输优化中的计算挑战；参与 SGLang、vLLM 等开源推理框架开发，与社区协作完成功能开发、算子开发、性能优化和模型支持；开发并优化面向 LLM 工作负载的 KV Cache 卸载框架，支持 CPU、SSD 和远程存储之间的多级缓存卸载与复用，提升推理效率；推动分布式训...

岗位描述：加入硅片协同设计团队，负责系统级芯片安全与功能安全电路的验证和性能保障，与跨职能团队协作完善方法论；开发覆盖流片前和流片后的端到端验证方法、流程与工作流，用于系统级硅安全和功能安全电路特性表征，包括电压、时钟、功耗及故障监控/检测等；推动新电路特性向产品化需求、依赖关系、验证范围以及签核标准的转化，支撑硅片特性测试计划和产品化方法；定义模拟、数字、混合信号电路及新硅特性的验证策略，重点关注上板准备度与可扩展执行；设计开发自动化...

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，通过参考代码开发以及直接参与应用开发，设计并优化核心并行算法和数据结构，利用 GPU 提供最佳解决方案；与 NVIDIA 内部的架构、研究、库、工具和系统软件等多元团队紧密协作，通过评估对应用性能和开发者效率的影响，推动下一代架构、软件平台和编程模型设计；根据需要参加会议并进行开发者现场拜访。 岗位要求：工程类或计算机科学相关专业本科、硕士或博士学历，或具备同等经验；具备...

岗位描述：参与面向边缘设备、工作站和数据中心 GPU 的深度学习处理器与系统架构优化，应用场景涵盖汽车、机器人、大语言模型和生成式 AI；负责深度学习建模、性能优化、性能预测与分析工作，对深度学习软硬件架构产生重要影响；对基于 GPU 和 NPU 的多类机器学习/深度学习工作负载进行基准测试和性能分析；构建并验证性能模型，输出面向新兴架构的 LLM/生成式 AI 工作负载性能预测与分析结论；识别架构、软件和系统性能瓶颈，并提出可落地的优...

岗位描述：参与面向深度学习与高性能计算应用的处理器及系统架构研发，聚焦 AI 性能建模、分析与优化；针对各类大语言模型等深度学习工作负载，在前沿硬件架构上开展性能建模、分析和优化工作；分析先进深度学习网络（如 LLM），识别并原型验证性能优化机会，从而影响 NVIDIA 当前及下一代推理产品的软件与架构设计；为先进深度学习网络和算法建立分析模型，推动处理器与系统架构在性能和效率上的创新；定义硬件/软件配置及评估指标，用于分析现有和未来单...

岗位描述：加入计算开发者技术团队，围绕 NVIDIA Grace/Vera CPU 上的多类工作负载开展性能优化工作，包括 AI 数据预处理、科学计算、高性能计算以及新兴数据密集型计算场景；与开发者、研究人员及框架维护者合作，识别并解决 AI、数据分析、仿真和数值计算等工作负载中的性能问题；从应用算法层到底层微架构层面对 CPU 性能进行剖析、分析与优化；参与开源框架、关键软件栈、参考实现和性能库的开发，释放 CPU 的全部潜力；与 N...

岗位描述：负责设计和开发稳健的推理软件（TensorRT/TensorRT-LLM），并针对不同平台进行功能与性能优化；对深度学习推理负载进行性能分析、优化和调优；跟踪学术界与产业界在人工智能领域的最新进展，并将相关能力更新到 TensorRT/TensorRT-LLM 中；为架构和硬件设计开发提供反馈；与硬件、软件和研究团队紧密协作，共同推动 NVIDIA 平台上机器学习推理技术的发展；根据经验范围独立负责并交付技术工作，从复杂功能开...