智能辅助驾驶端到端算法实习生 北京 实习 数字技术 职位 ID：A148847 职位描述 1.参与研发智能辅助驾驶端到端模型算法研究及优化2.探索智能辅助驾驶端到端网络的应用落地3.参与基建完善，训练系统、评测系统优化等4.与团队协作实现算法迭代与优化，实现算法在智能辅助驾驶业务中应用落地 职位要求 【必备】本科及以上学历，计算机、自动化、计算机视觉、人工智能等相关专业； 【必备】熟悉在linux平台下的开发工作【必备】有扎实的 python开发能力；【必备】有计算机视觉、智能辅助驾驶项目的实践or科研经验；熟悉pytorch，有深度学习调优经验；了解前沿感知技术。【加分项】有「规控，轨迹预测、意图识别，强化学习，LLM，VLM」相关经验者优先【加分项】有相关顶会paper/期刊【加分项】熟悉C++开发、CUDA开发 投递...
云端训推优化负责人 北京、深圳 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 负责云端训练与推理优化团队整体建设和管理，对模型训推效率负责；负责大模型、VLM / VLA、机器人模型等训练任务的性能优化，包括：训练吞吐、GPU 利用率、Tensor Core 利用率、显存利用率、多机多卡扩展效率负责分布式训练优化，包括 Data Parallel、Tensor Parallel、Pipeline Parallel、FSDP / ZeRO 等方案设计与落地；负责模型推理优化，包括算子优化、KV Cache、Batching、量化、并行推理及服务化性能优化；针对模型结构和训练流程进行 Profiling，定位通信、计算、显存、IO 等性能瓶颈，并推动系统性优化；负责训练/推理框架和基础组件建设，沉淀可复用的性能优化能力；与模型算法团队协作，在保证模型效果的前提下优化模型结构、训练策略和推理方案；与智算平台团队协作，提升 GPU 集群整体资源利用率，降低单位训练与推理成本；建立训推性能指标体系和 Benchmark，持续跟踪不同模型、硬件和框架下的性能表现。 职位要求 5 年以上深度学习系统、训练加速、推理优化、AI Infra 或相关工作经验，有团队管理经验；熟悉 PyTorch 及主流深度学习训练框架，理解计算图、Autograd、CUDA 执行模型；熟悉大规模分布式训练，有 NCCL、FSDP、DeepSpeed、Megatron-LM
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At NVIDIA, we’re solving the world’s most ambitious problems with our groundbreaking developments in Artificial Intelligence, High-Performance Computing and Visualization. We are looking for a Developer Relations Manager to work with China industrial/research community to integrate
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NVIDIA is currently seeking a Solutions Architect for High-Performance Databases! Would you enjoy researching new algorithms and memory management techniques to accelerate databases on modern computer architectures? Do you like investigating hardware and system bottlenecks, and
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3D生成算法推理优化专家 Beijing Experienced Full-time Responsibilities 1. 负责3D生成大模型、3D AIGC模型的推理优化、性能调优与工业化工程落地，涵盖推理链路重构、服务化适配与生产环境稳定部署；2. 负责3D生成场景全链路推理优化工作，针对Mesh生成、三维重建、UV贴图生成、骨骼动画生成、NeRF等核心场景，解决模型推理延迟高、显存占用大、吞吐低等核心痛点；3. 主导3D大模型推理优化技术方案落地，包括算子优化、推理图编译、量化压缩、显存复用、算子融合、推理精度适配等核心优化工作，持续提升模型推理效率；4. 搭建3D生成模型推理性能评测体系、基准测试流程与自动化监控体系，常态化迭代优化推理性能、稳定性与GPU资源使用效率；5. 负责GPU推理服务、多卡分布式推理、批量推理调度系统的优化与迭代，适配大规模3D资产批量生成的生产业务场景；6. 深度协同算法团队，跟进最新3D生成大模型架构与算法迭代，快速完成新模型的推理适配、优化打磨与生产落地，缩短算法落地周期；7. 负责3D模型推理优化工具链、底层SDK、内部推理优化平台的开发、迭代与维护，沉淀可复用的3D推理优化方案与技术规范。 Qualifications 必备要求1. 3年左右深度学习推理优化、AI模型工程化相关工作经验，计算机、人工智能、图形学相关专业，具备扎实的软件工程与深度学习基础；2. 熟练掌握Python开发，精通Linux环境下模型部署、调试与性能优化，具备独立设计、迭代和维护大规模推理系统的工程能力；3. 具备扎实的3D图形学基础，熟悉主流3D数据结构与处理流程，理解Mesh几何、UV贴图、法线拓扑、骨骼动画、三维点云等核心3D场景特性；4. 精通PyTorch等深度学习框架，熟练掌握模型推理部署与优化核心技术，具备GPU推理性能调优、问题排查、精度对齐实战经验；5. 熟悉以下至少部分核心能力：- 大模型量化、剪枝、蒸馏、推理编译加速- 自定义GPU算子开发、算子优化与适配- 3D生成模型推理链路瓶颈分析与专项优化- 多卡分布式推理、批量调度、显存内存优化- 模型格式转换与推理引擎适配（ONNX/TensorRT等）加分项- 有3D AIGC、3D生成大模型、NeRF三维重建模型推理优化落地经验；- 精通TensorRT、ONNX Runtime、TorchScript等主流推理加速引擎，有工业级大模型推理优化项目经验；- 熟悉CUDA编程、GPU底层架构，具备自定义算子开发、GPU高性能计算优化经验；- 熟悉分布式任务调度与推理架构（Ray/K8s/Celery等），有大规模批量推理系统优化经验；- 熟悉Blender等DCC工具自动化流程、3D资产处理Pipeline；- 熟悉Unity/Unreal等3D引擎资产流程，有端侧/云端3D模型适配优化经验；- 掌握C++开发，有图形学高性能计算、3D几何加速计算相关项目经验；- 熟悉ComfyUI等3D AIGC生态工具，有生成流程优化、插件开发经验。我们希望你-
自动驾驶软件工程师 广州、北京 全职 通用智能板块 职位描述 研发和优化小鹏汽车核心自动驾驶仿真模拟器平台，为算法研发、模型训练、评测验证提供高效迭代的平台能力和工程支撑；面向下一代基于人工智能的全套自动驾驶系统，建设模拟器训练与评测支撑平台，支撑模型迭代和系统验证；负责仿真引擎功能开发，搭建和维护大模型推理链路，提升仿真链路的稳定性、吞吐效率和易用性；基于 Python / C++ 开发仿真平台工具链、自动化流程、数据处理与分析工具，提升研发效率和问题定位效率；探索并落地 Agent 在自动驾驶仿真研发中的应用，包括仿真任务自动提交、结果自动分析、问题归因、报告生成和研发流程自动化等方向；职位要求计算机、软件工程、自动化、电子工程等相关专业，本科及以上学历，硕士优先；熟悉 Linux 系统，具备扎实的 C++ 面向对象编程基础，理解常见工程设计模式和性能优化方法；熟悉 Python 开发，能够使用 Python 完成工具链开发、数据处理、自动化脚本、服务接口开发或算法工程辅助开发；具备一定的软件工程能力，熟悉调试、性能分析、问题定位、代码优化和工程化交付流程；了解模型推理部署与优化相关技术者优先，包括 ONNX、TensorRT、PyTorch、CUDA、GPU 推理性能优化、批处理、并发调度等；了解 Agent、LLM 应用开发、RAG、工具调用、自动化工作流等相关技术，并有实际落地经验者优先；具有自动驾驶、仿真平台、机器人、控制、规划、感知、电子工程相关背景者优先；具备较强的问题分析能力、工程落地能力和跨团队沟通协作能力。 职位要求 - 投递...
Join NVIDIA’s Cosmos Lab Infrastructure team to develop training and post-training systems for advanced Physical AI models, including world foundation models and robot policies. Our infrastructure connects training, inference, and evaluation with simulation and real-world robot
【27届校招】机器人大模型训练与推理框架工程师 深圳、北京 正式 研发 - 算法 智能机器人板块 职位描述 负责机器人大模型的训练、推理和评测基础设施研发，为算法团队提供从数据、训练到云端 / 端侧部署的高效稳定工程底座。1、大规模训练系统：设计和优化 LLM / VLA / World Action Model 的分布式预训练与后训练框架，解决千卡规模下多模态数据加载、通信、调度、容错等问题； 2、Agentic RL 训练系统：构建支持 Agent 与仿真 / 真机环境大规模并行交互的强化学习训练框架，打通 rollout、reward、训练的高吞吐闭环； 3、推理优化与部署：面向云端 GPU 和自研端侧芯片进行大模型推理性能优化，包括算子优化、量化、编译与调度，满足机器人实时控制的时延要求； 4、训练评测与研发效能：建设多模型类型（LLM / VLM / VLA）的自动化评测体系，以及实验追踪、模型版本管理、集群资源调度等平台能力。 职位要求