NVIDIA计算架构团队：加速计算的未来

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NVIDIA计算架构团队：加速计算的未来

1、NVIDIA计算架构团队的热招岗位

NVIDIA计算架构团队和计算专家团队正在热招！如果你充满热情地对待加速计算领域，并且希望与技术专家一起工作，那么这将是展现才华的绝佳机会，快来加入我们吧！目前，我们诚挚邀请以下岗位加入我们的团队：

Deep Learning Performance Architect – Triton / LLM – TensorRT
工作内容：负责全栈AI软件开发，包括训练框架、核心计算库、推理优化工具和模型压缩等。技能要求：熟悉C++编程和AI软件栈底层知识，熟悉Python和上层算法更佳。工作地点：北京/上海。
Deep Learning Performance Architect – TensorRT
工作内容：负责设计、开发和维护深度学习推理引擎TensorRT，进行性能优化和分析。技能要求：精通C++编程，具备深度学习框架和CUDA kernel开发经验更佳。工作地点：上海/北京。
Deep Learning Performance Architect – Operator
工作内容：为TensorRT、cuDNN、cuBLAS2、cuSPARSE等深度学习算子库提供高性能基础算子以及算子融合实现，推动硬件架构的设计和验证。技能要求：擅长C++编程和计算机体系结构，熟悉TVM、MLIR开发经验更佳。工作地点：上海/北京。
Deep Learning Performance Architect
工作内容：全栈优化，包括深度学习模型分析、架构性能分析和编译器性能分析，提升NVIDIA软件生态与计算架构对主流应用的支持。技能要求：精通C++和Python编程，熟悉AI软件和计算机体系结构。工作地点：上海。

如果你对以上任何一个岗位感兴趣，请将简历发送至：sh-recruitment@nvidia.com

2、团队介绍与发展

NVIDIA计算架构团队是AI时代的基础设施，致力于算法、并行编程模型、核心加速软件库和GPU体系结构的协同设计和演化。我们从高性能计算、深度学习和自动驾驶等领域出发，紧密关注前沿算法的发展趋势，并根据需求推动硬件架构的优化。同时，我们还致力于开发基于架构的计算加速软件栈，涵盖从底层加速核心算子到上层训练框架和编译优化的完整流程。我们的目标是实现软件、编程模型和硬件架构的协同演化，以达到极致计算加速的目标。

NVIDIA计算专家团队（DevTech）则专注于深度学习算法、科学计算、数据分析和云端应用，在NVIDIA平台上进行性能分析和优化。我们与世界上的企业、高校和研究机构合作，共同推动各种AI应用的落地。作为中坚力量，我们为研发团队提供性能优化、原型设计和行业应用案例，助力客户充分发挥硬件平台和软件栈的综合算力。