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[上海北京深圳其它]NVIDIA2018招聘

  1. 发布时间:2018-07-09
  2. 工作地点:上海 北京 深圳 其它
  3. 职位类型:全职
  4. 来源:上海交大BBS
[原帖] 发信人: jobwant(nvidia), 信区: JobInfo
标  题: Deep Learning Opportunities @ NVIDIA
发信站: 饮水思源 (2018年07月09日10:11:57 星期一)

Deep Learning Opportunities @ NVIDIA
NVIDIA是谁?
“全球最佳CEO”—— 哈佛商业评论
“全球最受赞赏公司”—— 财富
“全美最环保公司”—— 新闻周刊
“全球最聪明的50家公司”—— 麻省理工科技评论
“50大最佳工作场所”—— Glassdoor
NVIDIA——人工智能计算公司
我要怎么申请下列职位:

Tracy Wu | Recruiter | NVIDIA Corporation | tracyw@nvidia.com |Mobile:  136217
46473
邮件标题:职位名 姓名 毕业时间 开始实习时间 可实习月数 招聘信息来源
想要了解更多关于NVIDIA最新的职位信息,请加入NVIDIA “Careers at NVIDIA Group”
  LinkedIn群组   https://www.linkedin.com/groups/10318684
职位列表:
1. 深度学习Leader(无人驾驶)
2. 深度学习解决方案架构师
3. 机器学习算法工程师
4. [深度学习]-人工智能专家/高性能计算工程师
5. 高性能计算研发工程师
6. 深度学习性能架构师
7. 深度学习培训讲师
职位描述:
深度学习Leader(无人驾驶)
职位类型: 全职
坐标: 上海
What you’ll be doing:
1. Leading and providing technical direction to a diverse team of deep learnin
g engineering talent.
2. Inventing and applying state of the art deep learning algorithms to solve p
roblems related to building autonomous vehicles.
3. Work on object detection, classification and segmentation based on images, 
radar and lidar data.
4. Interaction with various internal product and research teams contributing t
oward building a self driving car software solution as well as partners and cu
stomers.

深度学习解决方案架构师
职位类型: 全职
坐标: 北京/上海
What you’ll be doing:
1. Assist NVIDIA Account Managers in supporting existing lighthouse accounts a
nd driving new business in those accounts and new accounts.
2. Be an industry thought leader on integrating NVIDIA technology into applica
tions built on Deep Learning, High Performance Data Analytics, Robotics, Signa
l Processing and other key applications.
3. Be an internal champion for Data Analytics, Machine Learning, and Cyber amo
ng the NVIDIA technical community.
4. Deliver technical projects, demos and client support tasks as directed by t
he Solution Architecture leadership team.

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/首尔 (全职) 北京(实习)
加入这个团队,你将在宽松平等的氛围中:
•	参与深度学习、机器学习、数据分析领域最新技术(模型/算法/编程实现/优化)
的研究和开发;
•	参与工业界实际应用的深度分析和优化,以保证该类应用在当前和未来GPU架构上
的业界最佳性能;
•	为关键客户(业界主要公司)提供最佳AI解决方案;
•	和GPU架构团队、研究团队、应用库和开发工具团队、系统软件团队等紧密合作来
影响下一代GPU架构,软件平台和编程模型的设计与开发;
•	与世界各地的优秀同事一起助力深度学习技术在各个领域(互联网,金融,医疗
等)中实际落地。
我们在寻找这样的人才:
•	顶尖大学的计算机科学相关专业的优秀硕士、博士毕业生;
•	拥有深度学习/机器学习领域的扎实理论基础,熟悉常见的深度学习网络或机器学
习算法;
•	拥有良好的C/C  编程能力,良好的软件设计和开发能力;
•	(可选)有并行计算编程基础,有CUDA C/C  编程经验更佳;
•	良好的沟通能力、解决问题能力、时间管理能力和任务优先级管理能力。

[深度学习]-人工智能专家/高性能计算工程师
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]
1.参与深度学习、机器学习、数据分析领域最新技术(模型/算法/编程实现/优化)的研究
和开发;
2.参与工业界实际应用的深度分析和优化,以保证该类应用在当前和未来GPU架构上的业界
最佳性能;
3.为关键客户(业界主要公司)提供最佳AI解决方案;
4.和GPU架构团队、研究团队、应用库和开发工具团队、系统软件团队等紧密合作来影响下
一代GPU架构,软件平台和编程模型的设计与开发;
5.与世界各地的优秀同事一起助力深度学习技术在各个领域(互联网,金融,医疗等)中
实际落地。

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
.
4. 对内为其他团队提供技术支撑.
5. 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N
VIDIA的战略规划,提前储备相关领域的新技术.

 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),上海(实习)
[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.

深度学习培训讲师
职位类别:  全职
坐标: 北京
The NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) trains developers, data scientists an
d researchers how to solve challenging problems using artificial intelligence,
 deep learning and accelerated computing.
1. You will also be an excellent teammate and a strong communicator with solid
 presentation abilities, able to work and thrive in a dynamic environment.
2. This role presents an opportunity for an accomplished instructor with a cap
acity to learn quickly and exercise good judgment to gain in-depth experience 
driving growth in GPU-accelerated Deep Learning training within the developer 
community.
3. Schedule and conduct Train-the-Trainer workshops to develop community of Ce
rtified Instructors.
4. Assist China business development in guiding the customer through the deep 
learning tools for GPU Computing products.
5. Localizing and implementing DLI curriculum from HQ.
6. Assist team to build education infrastructure based on NVIDIA technology.
7. Be an internal champion for Deep Learning or Data Science among the NVIDIA 
technical community.


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