职位列表
第 222 页,共 644 页
高级DGX Cloud测试开发工程师(SDET)
岗位描述:利用并开发AI驱动工具,让软件测试更智能、更高效、更具效果。具体包括:改进测试用例生成、缺陷检测、不稳定测试分析、回归测试和测试覆盖率优化;与产品、工程及跨职能团队合作,评审需求并制定测试策略;编写测试计划,设计并执行测试用例,报告质量状态、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;推进测试用例自动化并建设可扩展测试框架;管理缺陷生命周期,复现客户问题并验证修复效果。 岗位要求:计算机科学...
高级AI工程师(智能体与开发者工作流)
岗位描述:加入 NVIDIA 基础设施、规划与流程团队,推动 AI 在公司各类工程工作流中的落地应用。与图形处理器、移动处理器、深度学习、人工智能和无人驾驶汽车等多个团队协作,围绕基础设施和软件开发流程需求,利用大语言模型和智能体 AI 构建端到端的软件工程自动化工具与解决方案,提升工程师整体生产力。负责在软件开发生命周期各阶段开发和实施解决方案,以提高开发效率、加快反馈闭环并提升发布可靠性。设计、开发和部署 AI 智能体,用于自动化软...
GPU 性能分析软件工程师
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...
应用AI工程师(硅协同设计组)
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...
系统软件工程师(GPU 开发工具)
岗位描述:负责开发 NVIDIA 关键的开发工具与建模环境,参与高层芯片模型、测试 API、追踪生成流程和分析工具的研发。作为软件开发团队成员,负责构建并改进核心基础设施,用于大规模通用图形与计算芯片开发过程中的执行、自动化和调试,支持驱动栈、应用、测试与研究在各类功能、诊断和性能模型上无缝运行。具体包括:在 GPU 开发的各个阶段发挥关键作用;改进顶级芯片建模与设计人员的日常工作流,助力打造下一代 GPU;帮助 GPU 架构师理解当前...