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英伟达半导体技术服务(上海)有限公司

发布时间:2018-10-17 14:35:12| 点击量:

行政区划: 上海市市辖区浦东新区 经济类型: -
单位性质: 三资企业 单位行业: -

Nvidia职位招聘—10月份

 

我们是《人物》选出的“年度关爱公司”

我们是《财富》选出的"全球最受赞赏公司”

我们这里还有“评价最高的CEO

我们,就是AI计算的引领者NVIDIA,梦想的机会就在眼前 ,你来不来?

 

简历投递:  tracyw@

职位咨询:  Tracy (1751315121)

 

架构篇

HW Architect

Architect (Security/FPGA)

03.深度学习性能架构师

深度学习篇

04.深度学习Leader/Manager

05.深度学习解决方案架构师

06.高性能计算研发工程师

07.机器学习算法工程师

自动驾驶篇

tive Solution Engineer

re Program Manager

10.自动驾驶系统工程师

 

职位介绍

01.NVDLA HW Architect

没错, 就是超级炫酷的 NV DLA,此处打Call

Website:

Github:  https://

职位类型: 全职     坐标: 上海

[你会做些什么]

1.       Building next generation of NVDLA for both internal usage and open source

2.       Work on Deep-Learning architecture, algorithms, and software development.

3.       Develop function/performance/power models for NVDLA

4.       Co-work with other HW team to deliver high quality Deep-Learning processors

 

Architect (Security/FPGA)

职位类别:  全职        坐标:上海

[你会做些什么]

1.       负责NVIDIA RISCV CPU and its peripherals' Functional Model的建模,开发以及验证

2.       负责NVIDIA RISCV CPU部分工具的开发及其在Silicon及FPGA上的测试

3.       负责NVIDIA Modeling Methodology的研究

4.       负责NVIDIA仿真器性能的调试与优化

5.       负责协同软件及硬件部门共同调试软件在仿真平台中遇到的functional和performance的问题

 

03.深度学习性能架构师

职位类别:  全职/校招/实习 (2019届)

坐标:上海/新竹(全职)

关键词:

1.       人工智能计算, 软硬件紧密结合

2.       跟踪深度学习最新算法发展

3.       低精度和稀疏性分析和优化,神经网络结构分析

[你会做些什么]

1.       针对架构和算法特征开发汇编级或者CUDA代码

2.       优化cuBlas、cuDNN、TensorRT的核心kernel

3.       针对未来GPU架构开发原型代码,推进下一代架构的设计和优化

[我们想要看到这样的你]

1.       追求极致的性能优化

2.       热爱从上层应用算法至底层软硬件协同优化

3.       有较强的编程能力(C/C++/Python)或者计算机体系结构

 

04.深度学习Leader/Manager

职位类型: 全职     坐标: 北京/上海

[你会做些什么]

1.       Leading and providing technical direction to a diverse team of deep learning engineering talent.

2.       Inventing and applying state of the art deep learning algorithms to solve problems related to building video/autonomous vehicles.

3.       Work on object detection, classification and segmentation based on images, radar and lidar data.

 

05.深度学习/HPC解决方案架构师

职位类型: 全职      坐标: 北京/上海/杭州

关键词:

1.       致力于协同客户经理将NVIDIA最新的深度学习/高性能解决方案与技术带给我们的客户

2.       帮助客户通过实施NVIDIA技术解决方案来提升整体效率

[我们想看到这样的你]

1.       有深度学习/高性能计算相关项目经验 (研发/支持/论文/竞赛)

2.       有面向客户支持经验为佳

 

06.高性能计算研发工程师

职位类别:  全职/校招/实习

坐标:上海/北京/深圳 (全职)    北京(实习)

[你会做些什么]

1.       开发实现及优化机器学习(深度学习)中核心算法模块;

2.       与算法团队合作,对机器学习(深度学习)中的计算问题进行研究(包括但不限于低精度,定点计算,网络裁剪和压缩,异步协同多节点训练等)

3.       针对人工智能中各个垂直应用领域,与算法团队合作进行解决方案或者SDK的开发工作

 

07.机器学习算法工程师

职位类别:  全职/校招/实习

坐标:上海/北京/深圳 (全职),北京(实习)

[你会做些什么]

1.       基于深度学习技术进行图像/视频处理,语音识别,推荐算法领域相关前沿问题的研究。

2.       与计算团队合作,对机器学习(深度学习)中的计算问题进行研究(包括但不限于低精度,定点计算,网络裁剪和压缩,异步协同多节点训练等)。

3.       针对人工智能中各个垂直应用领域,与计算团队合作进行解决方案或者SDK的开发工作。

4.       依托与NVIDIA有合作关系的顶尖学术研究单位,消化吸收最新的学术研究成果,结合NVIDIA的战略规划,提前储备相关领域的新技术。

 

tive Solution Engineer

职位类别:全职            坐标:上海

关键词:

1.       熟悉汽车系统软件开发流程

2.       嵌入式软件开发

3.       QNX  或者 Hypervisor 或者 Radar  

[你会做些什么]

1.       The person will work closely with external and internal software groups to develop and integrate software and systems that will pull together diverse

2.       SW components as the platform of advanced cockpit or driving platforms.

3.       You will supply to software for visual computing module based on NVIDIA Tegra processors.

4.       You will be part of an internationally distributed team with remote locations in US, APAC and India.

re Program Manager

职位类别:全职   坐标:上海/北京

关键词:  丰富的汽车项目管理经验 

[你会做些什么]

a.       As software leader for a customer program you will be interfacing to key OEMs/T1s on all SW aspects related to a program - tracking requirements, releases, issues

b.      Internally, you will be working with other functional teams to manage software releases in support of customer requirements.

c.       This includes defining releases, driving features and bug fixes, testing, and documentation.

 

10.自动驾驶软件系统工程师

职位类别:  全职/校招        坐标:上海

[你会做些什么]

a.       开发并维护自驾车系统软件

b.      融合车载传感器(Camera,LIDAR,RADAR,GPS,IMU,CAN etc)信息以实现车辆在复杂环境下的自动,安全,舒适驾驶

c.       与其他众多团队合作,实现并优化自动驾驶平台相关的性能,稳定性和安全性

d.      您将能接触到最前沿的自动驾驶研究课题,如智能决策,深度学习,轨迹规划跟踪等

 

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