岗位描述：负责系统内测试验证计划的制定与执行，确保对芯片性能和可靠性进行严格评估；与设计、验证和架构团队协作，定义验证方法和标准，并将最佳实践融入工作流；开发自动化测试环境和脚本，确保测试过程高效、可重复，并提升覆盖率和准确性；分析测试结果、识别异常，并向工程团队提供可执行洞察以推动设计改进；指导初级工程师掌握验证方法学和最佳实践，营造协作和持续学习的团队环境；将 AI（包括 LLM、代码助手、智能搜索、内部 Copilot 等）作为核...

岗位描述：负责执行测试用例，验证 NVIDIA GPU 通信库，包括 NCCL、NVSHMEM、UCX、GDRCopy、GPUDirect RDMA 等；负责测试用例自动化及自动化脚本维护；与开发、产品经理、市场及工程团队协作，制定测试计划并实施验证；协助软件质量保障测试框架的架构设计、方案制定与落地实现；负责提升代码覆盖率并优化代码复杂度。 岗位要求：计算机科学、电子工程、计算机工程或相关专业本科及以上学历，或具备同等经验；具有 5...

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，尤其是生成式 AI 与 Agentic AI 场景中的集成与落地，构建多云、混合云及本地部署的综合解决方案。该岗位兼具技术商务拓展与加速计算平台布道职责，面向研究者与开发者社区开展支持工作。需要理解社区需求，分析技术请求，集成新方案或扩展现有方案，共同设计可复用架构方案，联合定义 AI4S、GAI、Agentic A...

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，尤其是生成式 AI 与 Agentic AI 场景中的集成与落地，构建多云、混合云及本地部署的综合解决方案。该岗位兼具技术商务拓展与加速计算平台布道职责，面向研究者与开发者社区开展支持工作。需要理解社区需求，分析技术请求，集成新方案或扩展现有方案，共同设计可复用架构方案，联合定义 AI4S、GAI、Agentic A...

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...

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...

岗位描述：作为 AI Networking Research 团队的架构师，探索加速网络与 AI 数据中心建设中的技术挑战，开发和研究新的传输功能与语义，以优化 AI 工作负载、AI 系统通信及加速能力。参与现代 AI 数据中心多个技术领域的架构与开发工作，包括分布式 AI、深度学习解决方案、数据分析、高性能计算（HPC）、软件定义网络（SDN）、虚拟化、存储等。具体包括：增强 NVIDIA 面向 AI 工作负载加速的 GPU 网络产品...

岗位描述：负责推动下一代 AI 基础设施在 NVIDIA CPU 平台和基于 LPU 的推理系统中的应用，重点覆盖 NVIDIA CPU（包括 Grace、Vera 及未来 CPU 产品）以及用于加速大语言模型推理和其他低时延生成式 AI 负载的 LPU 平台与 LPX 级系统；作为 NVIDIA 与客户之间在 CPU/LPU 为核心的 AI 系统设计方面的一线技术专家，帮助客户理解 NVIDIA CPU 与 LPU 系统如何在异构生产...

岗位描述：面向多个行业推动 NVIDIA AI 与加速计算核心库的落地应用，与客户技术团队、本地现场团队和全球产品团队紧密合作；深入理解客户工作负载与需求，并映射到 NVIDIA 各类计算库，识别功能、性能和可用性方面的差距；设计并验证基于 NVIDIA 库的解决方案，包括推理、训练、数据处理和仿真相关的 PoC、基准测试和最佳实践参考设计；与产品和工程团队协作，通过功能需求、性能调优和路线图反馈推动关键问题闭环，将客户需求转化为具体产...

岗位描述：作为硬件架构开发团队成员，负责定义下一代芯片硬件验证与上板所需的验证方法学、设计、软件/固件及工具需求，工作将直接提升 NVIDIA 产品质量；开发面向系统级芯片压力测试、并发测试及 PVT 覆盖的新型端到端方法学、流程和工作流；从硬件侧主导调试工作，定位特性时序问题、芯片缺陷以及由多种硬件和软件特性交互引起的复杂系统级问题的根因；推动软件团队开展系统验证测试开发、自动化及效率提升；在前仿真阶段的 N-1 或仿真器/FPGA...