岗位描述：参与构建下一代AI原生自动驾驶系统，融合传统安全架构与强大的AI系统，推动自动驾驶技术发展。作为L4高级自动驾驶系统工程师，你将负责下一代自动驾驶系统架构的设计与构建。具体工作包括：搭建自动驾驶主栈，重点覆盖预测、决策、规划与控制架构；设计稳健的系统级安全机制和传统安全栈下的降级/兜底策略；实现端到端数据驱动的自动驾驶流水线及大规模模型推理架构；集成传统方法与端到端混合系统，确保从研究到量产的平滑扩展；与世界级工程团队协作，构...

岗位描述：负责AI训练负载的性能分析与优化，深入硬件与软件栈各层，从GPU架构到底层驱动和深度学习框架，持续挖掘训练性能极限，并对硬件与软件路线图产生直接影响。具体工作包括：理解、分析、剖析并优化最先进硬件和软件平台上的AI与深度学习训练工作负载；从整体视角理解GPU上的训练性能，针对数十种前沿神经网络识别优先级并解决性能问题；在NVIDIA深度学习平台栈的多个层级实现可用于生产的软件，包括驱动和深度学习框架；在NVIDIA专有处理器与...

岗位描述：加入Isaac Applications团队，参与构建面向Physical AI机器人的平台，实现仿真优先开发、真实世界部署和持续学习，使机器人持续提升智能水平。该岗位面向具备机器人软件工程能力的人才，尤其适合具有软实时机器人应用能力及多体机器人（如人形或四足机器人）实际经验的候选人。具体工作包括：通过构建人形机器人参考平台，将Physical AI的最新进展应用到仿真和真实人形机器人中，展示NVIDIA技术能力；跨团队协作，...

岗位描述：支持产品生命周期管理（PLM）流程，包括工程变更执行、系统集成和运营优化。该岗位适合兼具扎实执行能力与流程优化能力的资深专业人士，需要在快节奏、多任务环境中与工程、运营、供应链、IT及合同制造商密切合作，并利用自动化与AI能力提升效率、质量和可扩展性。具体工作包括：执行并统筹PLM相关活动，如NPR、ECR、ECO、DA、ISO，以及SAP MM维护；承担PLM业务管理工作，包括权限控制、系统配置、用户支持请求处理以及内外部合...

岗位描述：加入AI加速器团队，与战略客户紧密合作，实施并增强前沿AI工作负载，为高级AI部署和复杂分布式系统提供一线技术支持，帮助客户在不同环境中高效使用NVIDIA AI平台。具体工作包括：开发推动AI基础设施能力提升的创新解决方案，直接影响客户AI项目成功；在NCP和Neo Cloud平台上构建并部署定制AI方案，包括分布式训练、推理优化以及基于NVIDIA参考架构构建的MLOps流水线；作为战略NCP的主要技术接口，提供远程与现场...

岗位描述：加入NVIDIA GPU时钟团队，负责GPU时钟相关RTL的验证工作。团队负责时钟架构、设计与验证，并与前端设计团队协作理解芯片时钟需求，同时结合后端团队施加的物理限制，支持从消费级图形到自动驾驶及人工智能等产品线。具体工作包括：为高速时钟逻辑制定测试计划、开发测试用例和验证基础设施，覆盖功能、DFT、电路、电源及物理设计约束等方面；理解时钟RTL在功能、测试及时序模式下的行为，并在RTL交付前完成验证；与其他验证工程师合作，...

岗位描述：负责从RTL到GDSII的芯片物理设计工作，包括设计质量检查、综合、形式验证、分区、设计与工艺约束、异步检查、时序分析/修复/签核及相关流程；与ASIC、P&R、DFT、SI、架构等团队协作，不仅承担物理实现，也推动面向物理实现友好的设计；参与先进工艺/技术及大规模芯片项目。具体工作包括：层次化设计的STA静态时序分析；创建和验证约束及时序预算；完成分区级和全芯片级时序收敛；处理IO、测试、时钟等特殊时序收敛；进行综合、网表质...

岗位描述：支持关键合作伙伴技术与运营项目的规划和执行，并维护稳固的客户关系；作为客户项目管理团队的重要成员，推动与大型企业客户和云服务提供商的协作；负责定义并管理网络及交换机整机项目的计划、交付物和关键里程碑，并与 CSP 客户路线图及其 ODM/OEM 合作伙伴保持一致；将 CSP 和 ODM/OEM 客户需求转化为各职能团队可执行的任务，推动工程、质量、物流和销售等团队及时解决问题；提供横向领导力，推动跨职能项目执行，管理高优先级问...

岗位描述：参与 NVIDIA Nsight 团队，开发新一代图形开发工具，帮助全球开发者在 PC 与主机游戏、虚拟现实、工业设计、仿真和汽车应用中充分发挥 NVIDIA GPU 的能力；负责 Nsight 工具套件中新功能的技术设计与实现；与 NVIDIA 内部团队及外部协作者紧密合作，推动技术讨论并对架构提供建设性反馈；编写高性能、可维护、文档完善的代码；从性能、可扩展性和正确性角度评审同事代码；通过准确评估与优先级管理推动合理交付计...

岗位描述：加入自动驾驶团队，设计、实现并部署运行在 NVIDIA 芯片上的前沿端到端自动驾驶系统，面向量产车辆应用；设计并训练大规模模型，包括生成式学习、模仿学习和强化学习，以提升驾驶系统的规划与推理能力；构建、预训练并微调可用于真实自动驾驶和机器人场景的 LLM/VLM/VLA 系统；探索新的数据生成与采集策略，提升训练数据集的多样性与质量；与跨职能团队合作，将 AI 模型部署到生产环境，确保满足性能、安全与可靠性标准；将机器学习模型...