岗位描述：在 NVIDIA 计算开发者技术团队中，围绕深度学习、机器学习、高性能计算、图计算与数据分析等方向，研究和开发前沿技术，并开展深入分析与优化，确保在 NVIDIA 当前及下一代加速计算平台（包括 GPU、CPU 和 DPU）上获得最佳性能；直接与关键客户合作，理解其当前和未来所面临的问题，并优化其工作负载以最大化平台性能；与 NVIDIA 的架构、研究、库、工具及系统软件团队紧密协作，共同设计和开发下一代架构、软件平台与编程模...

岗位描述：负责面向大规模、高速半定制芯片开发时序分析与时序收敛方法学，并实现流程自动化。建立时序约束与SDC发布相关方法，包括自动约束生成、约束Lint检查以及时序例外验证。负责EDA工具评估，并与EDA供应商合作，增强商业时序签核工具、约束检查工具及Spice仿真工具能力。开发并验证PT-Spice回归流程，以及面向高速设计的硅后相关性验证流程。围绕深亚微米物理效应，如老化、IR drop、串扰、噪声等，开发STA与PNR流程及最佳实...

岗位描述：加入 Isaac Lab 团队，推动机器人学习平台发展，重塑自主系统训练方式并推动机器人与 AI 的未来。负责开发和扩展面向机器人学习的物理仿真 API，包括接触、关节、传感器和执行器模型；调试并解决复杂机器人系统中的仿真不稳定、非物理行为和确定性问题；作为用户和客户的主要技术联系人，处理来自 GitHub、外部合作伙伴和内部团队的问题分诊；将研究思路和物理模型转化为稳健、面向用户的 API；参与代码评审、系统设计讨论，并为内...

岗位描述：加入 Isaac Lab 团队，推动机器人学习平台持续升级，助力其成为行业领先工具，重塑自主系统训练方式并推动机器人与 AI 的未来发展。负责为大规模机器人仿真和学习系统设计、构建和维护 CI/CD 流水线、Docker 镜像和发布工作流；自动化工作流程，并在云端和本地环境中扩展仿真、训练和评估能力；开展大量 CPU/GPU 基准测试、性能分析和回归分析，确保系统性能、稳定性和可复现性达到最佳水平；负责系统级性能指标，如仿真步...

岗位描述：作为高级 ASIC 设计方法学工程师，参与构建下一代 GPU 内存子系统的自动化基础能力，推动该方向的长期建设。负责 IP 模块化与设计方法学工作，设计可扩展流程，并应用 AI 驱动的自动化提升多个 GPU 项目的效率与可靠性。主导 GPU 内存子系统的模块化拆分，形成清晰、定义完善的单元/模块，并确保模块之间接口健壮且规格明确。与前端 IP、集成、设计和验证团队围绕基础设施、构建与流程问题开展协作，主动解决设计中的流程相关问...

岗位描述：负责在 ASIC 设计全流程中挖掘功耗优化机会，帮助各 IP 团队在架构变更或新增功能场景下制定功耗目标，并解决可能影响功能和性能的潜在功耗问题；深入理解 IP 设计的功能、架构、特性算法及 RTL 实现；在存在架构变更或新增功能时，建立专用的 IP 级功耗模型，用于早期功耗评估；与 IP 负责人协作，在不同负载和应用场景下定义功耗目标；使用内部功耗流程和分析工具寻找节能机会，并推动 IP 负责人落实修复；探索新方法识别设计中...

岗位描述：加入端到端验证团队，负责面向前沿以太网 AI 集群的系统级测试与调试工作，处理跨硬件、系统软件和 AI 工作负载的复杂问题；设计并评审 InfiniBand、以太网、网卡、DPU、交换机产品组合中的测试与产品需求，重点关注大规模 AI 集群行为；搭建并维护贴近真实客户环境的测试平台，包括异构硬件、操作系统/驱动组合及复杂网络结构；负责端到端集群故障排查，复现客户场景，进行全栈问题分流并推动定位根因与修复；阅读并理解相关源码以定...

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；通过库开发和直接贡献应用代码的方式，构建并优化核心并行算法与数据结构，基于 GPU 提供高效解决方案；参与大语言模型训练与推理优化，为 Megatron、TRTLLM、SGLang、vLLM 等大模型生态框架和开源项目作出贡献；与 NVIDIA 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、软件平台与编程模型设计，分析...

岗位描述：加入 NVIDIA AI 计算团队，负责构建将应用于公司各产品线的推理软件。开发可扩展到多平台、兼顾功能性与性能的稳健推理软件；开展性能分析、优化与调优；密切跟踪人工智能领域学术进展，并持续为 TensorRT-LLM 进行功能更新；为架构和硬件设计开发提供反馈；与公司内部软件、研究和产品团队协作，共同引导机器学习推理方向；在科学会议上发表关键研究成果。 岗位要求：计算机工程、计算机科学、应用数学或相关计算领域硕士及以上学历，...

岗位描述：参与设计、构建并交付 cuDNN——NVIDIA 面向深度神经网络的 GPU 加速基础库，开发可作为 NVIDIA AI 软件栈一部分发布的生产级软件，包括对大语言模型（LLM）的优化支持。分析关键工作负载性能，调优现有软件，并为未来软件提出改进方案。与深度学习软件工程师和 GPU 架构师等跨团队协作，在生成式 AI、自动驾驶、计算机视觉和推荐系统等应用场景中推动创新。适应快速发展的 AI 行业，灵活参与代码库多个方向的工作，...