岗位描述：负责世界领先 SoC 和 GPU 的 ASIC 顶层 Floorplan 设计与实现，参与下一代 GPU 与 SoC 的设计开发并产生实际影响。与架构师、设计负责人、物理设计负责人和封装负责人合作，在芯片早期开发阶段制定、设计并优化 floorplan。推动面积评审流程，并与 ASIC 设计团队协作，识别面积、互连和 floorplan 的优化机会。与物理设计和 ASIC 设计团队共同解决时序和布线拥塞问题，通过影响早期设计和...

岗位描述：加入 NVIDIA GPU 时钟团队，负责 GPU 时钟相关各方面设计工作。团队与前端设计团队合作理解芯片时钟需求，并与后端团队协同把握物理实现限制，负责时钟 RTL 的架构设计、实现与验证。作为时钟团队成员，你将与架构师、ASIC 设计工程师和验证工程师合作，设计高频、低功耗的时钟系统，满足各项架构约束。需要运行并优化内部流程，保证时钟 RTL 与网表质量，推动问题关闭；与团队成员一起向 SoC 验证、时序和 DFT 团队交...

岗位描述：该岗位隶属于深度学习重点团队，主要负责构建基于深度学习/人工智能的解决方案，用于 NVIDIA GPU 验证，例如 GPU 渲染输出分析（视频、图像、音频）以及智能游戏自动化等复杂问题。需要理解并分析不同团队利益相关方提出的挑战，设计并实现相应的深度学习解决方案。重点技术方向包括：面向游戏行业的深度学习与人工智能驱动游戏自动化研究与应用；熟练运用深度强化学习（DRL）与模仿学习、Vision Transformer（ViT）与...

岗位描述：加入 NVIDIA 计算开发者技术团队，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；围绕 GPU 构建和优化核心并行算法与数据结构，通过库开发及直接参与应用代码交付高效解决方案。负责大语言模型（LLM）的训练与推理优化，参与 Megatron、TRTLLM、SGLang、vLLM 等大模型生态框架及开源项目。与 NVIDIA 的架构、研究、库、工具和系统软件团队紧密协作，推动下一代架构、软件平台和编程模型的设计，分...

岗位描述：负责开发面向推理场景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协作，开发创新解决方案；根据需要参加会议并拜访客户，提供技术咨询与培训；与深度学习社区合作，将最新算法实现并发布到 TensorRT。 岗位要求：计算机工程、计算机科学与工程、计算机科学、人工智能等相关专业硕士、博士或具备同等经验；具备 2 年相关工作经验；具备优秀的 C/C++ 编程能力和软件设计能力；具备 Pyth...

岗位描述：负责面向新一代 GPU 架构设计并实现具备 tile 感知能力的 GPU 编程模型 DSL 及其核心编译器；持续对编译器核心架构进行创新和迭代，不断优化性能；研究下一代 GPU 架构，并在 DSL 与编译器技术栈中提供解决方案；针对新兴 AI/LLM 工作负载进行性能分析，并与 AI/ML 框架集成。 岗位要求：计算机工程、计算机科学与工程、计算机科学、人工智能等相关专业硕士、博士或具备同等经验；具备 2 年以上相关工作经验；...

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：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：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...