NVIDIA英伟达招聘26届秋招

NVIDIA GTC 2026 注册现已开放，活动时间为2026年3月16日至19日，地点为美国加州圣何塞及线上。早注册可享优惠。

NVIDIA Deep Learning Compute 是一支专注于“算法-软件-硬件”协同设计的 AI 加速团队。“让 AI 更快、更省、更具扩展性”是我们的使命。从模型创新，软件设计开发，直到芯片微架构，从底层算子到端到端系统，我们全栈打通，驱动 GPU 架构的持续演进。

岗位申请通过以下邮箱投递：

[email protected]

以下社招岗位工作地点为：北京或上海

社招岗位

JR2009042

Deep Learning Performance Architect

• 出色的 C 或 C++ 编程和软件设计能力
  

• 具备 Python 使用经验者优先
  

• 性能建模、性能分析、调试以及代码优化或有关 CPU 和 GPU 的架构知识
  

• 需要具备 GPU 编程经验（需具备 CUDA 或 OpenCL 相关知识）

JR2008612

Deep Learning Performance Architect

• 出色的 C 或 C++ 编程和软件构建能力
  

• 在内核开发及针对 GPU（或其他加速器）的性能优化方面的经验

• 熟悉常见的深度学习软件框架（例如 Torch、JAX、TensorFlow、TensorRT）以及流行的 AI 模型（例如 LLM 和 AI 生成内容模型）
  

• 熟悉并了解用于深度学习应用的硬件框架的相关知识和背景

JR2008606

Deep Learning Performance Architect

• 熟悉基于 GPU 或加速器的深度学习平台及软件栈
  

• 扎实的计算机架构基础
  

• 熟悉 LLM 或生成式 AI 的深度学习算法以及内核优化技术
  

• 系统架构设计及性能优化方面的经验
  

• 熟悉机器学习和深度学习框架

JR2007904

LLM Reinforcement Learning Framework Engineer

• 在强化学习领域拥有丰富的经验，并能将其应用于大型 LLM
  

• 数学和 AI 算法方面拥有深厚的基础，尤其擅长强化学习领域
  

• 在实际应用中成功运用强化学习算法的丰富经验

JR2007656

Senior Deep Learning Compiler Engineer - CUDA

• 出色的 C 或 C++ 编程和软件工程技能，有 ACM 背景者优先
  

• 扎实的计算机体系结构基础知识
  

• 具备很强的问题抽象能力和解决问题的方法论
  

• 需要具备扎实的编译器背景，包括 MLIR、TVM、Triton 和 LLVM 等方面的知识

JR2006912

Senior Manager, Deep Learning Performance Architecture

• 拥有 10 年以上软件开发经验，其中至少 6 年具备实际管理经验的软件工程师
  

• 扎实的软件设计基础以及对深度学习优化的深刻理解

JR2006086

Senior Infrastructure Software Engineer

• 精通包括 Python 在内的多种编程语言的编程技能
  

• 在分布式系统和集群管理堆栈（日志记录、监测、调度等）方面拥有深入的经验
  

• 具有持续集成和部署工具（例如 GitlabCI）的实际操作经验
  

• 出色的用户理解能力、在众多竞争请求中进行优先级排序的能力以及达成共识的能力

JR2003184

Deep Learning Performance Architect

• 在相关领域（例如性能模型和优化）拥有 4 年以上的工作经验将是一个加分项

• 熟悉深度学习平台架构（例如 GPU）
  

• 扎实的计算机体系结构背景
  

• 熟悉 LLM 或生成式 AI 深度学习算法
  

• 在系统性能或能源效率模型开发与分析方面的经验
  

• 熟悉机器学习和深度学习框架

JR2005687

Senior LLM Train Framework Engineer

• 具备使用 AI 训练框架（例如 PyTorch、JAX）的经验，以及或具备推理和部署环境（例如 TensorRT-LLM、vLLM、SGLang）的相关经验
  

• 熟练掌握分散式教学方法
  

• 精通 Python 编程、软件开发、调试、性能分析、测试编写以及文档编制
  

• 具备 CUDA 或集体编程技能是一个很大的优势
  

• 在多个工程项目中持续展现出高效工作的表现，并通过新的创新手段改进了 AI 库
  

• 对 AI 或深度学习的基本原理及其实际应用有着深刻的理解

JR2004388

Deep Learning Performance Software Engineer

• 出色的 C 或 C++ 编程和软件设计能力
  

• 具备 Python 使用经验者优先
  

• MLIR 使用体验良好
  

• AI 代理具有优势
  

• 性能建模、性能分析、调试以及代码优化或有关 CPU 和 GPU 的架构知识
  

• 需要具备 GPU 编程经验（使用 CUDA 或 OpenCL）
  

• 3 年相关工作经验

JR2004376

Deep Learning Performance Software Engineer

• 在相关领域（例如性能模型和优化）拥有 4 年以上的工作经验将是一个加分项
  

• 熟悉深度学习平台架构（例如 GPU）
  

• 扎实的计算机体系结构背景
  

• 熟悉 LLM 或生成式 AI 深度学习算法
  

• 在系统性能或能源效率模型开发与分析方面的经验
  

• 熟悉机器学习和深度学习框架

JR2004267

Senior Performance Software Engineer, Deep Learning Libraries

• 2 年以上相关行业工作经验
  

• 展现出了出色的 C++ 编程和软件设计能力，包括调试、性能分析以及测试设计等方面
  

• 具备以性能为导向的并行编程经验，即便并非在图形处理器上进行（例如使用 OpenMP 或 pthreads）
  

• 对计算机架构有深入的理解，并且具备一定的汇编编程经验

JR2003400

Deep Learning Performance Architect - Perf Tools

• 4 年以上的软件开发经验
  

• 出色的软件设计能力、编程能力（精通 C++ 或 Python），以及在底层程序中的分析和调试能力
  

• 对计算机架构（流水线、内存层次结构）以及操作系统基础知识有深入的理解
  

• 具备性能建模、架构模拟、性能分析及评估方面的经验

JR2005883

Deep Learning Performance Architect

• 出色的 C 或 C++ 编程和软件设计能力
  

• 具备 Python 使用经验者优先
  

• 性能建模、性能分析、调试以及代码优化或有关 CPU 和 GPU 的架构知识
  

• 需要具备 GPU 编程经验（使用 CUDA 或 OpenCL）
  

• 3 年以上相关工作经验

JR2002836

Software Engineer, cuDNN - Deep Learning

• 具备 C 或 C++ 开发的强编程技能，有 CUDA 开发的工作经验，并熟悉 Python
  

• 对线性代数有很好的理解
  

• 熟悉机器学习的最新趋势
  

• 具有设计高级软件架构的经验
  

• 良好的问题解决能力，包括算法和数据结构的应用
  

• 具有性能分析、性能剖析和代码优化方面的经验

JR1978683

Senior AI Training Performance Engineer

• 计算机科学、电子工程或计算机与电子工程相关专业博士学位（或同等经验）且有 5 年以上工作经验；或硕士学位且有 4 年以上相关工作经验
  

• 在深度学习和神经网络方面有扎实的背景，尤其是训练方面
  

• 对计算机架构有深入的理解，并熟悉 GPU 架构的基础知识
  

• 具备分析和优化应用程序性能的丰富经验
  

• 具有处理器和系统级性能建模方面的经验
  

• 具备 C++、Python 和 CUDA 编程技能

JR2003166

AI Computing Performance Architect, Perf Analysis and Kernel Dev

• 4 年以上 GPU 编程或深度学习应用性能优化的行业经验
  

• 具备开发和优化通用矩阵乘法（GEMM）内核的实践经验
  

• 在分析和提升 GPU 内核性能方面有实际经验，并取得了可衡量的成果（例如性能提升、效率提高）
  

• 精通用于 GPU 加速的 CUDA 编程
  

• 具有性能分析工具（例如 NVIDIA Nsight）的使用经验

JR1997399

AI Computing Development Engineer, TensorRT-LLM

• 2 年以上相关软件开发经验
  

• 出色的 C 或 C++ 或 Python 编程及软件设计能力，包括调试、性能分析和测试设计
  

• 对 AI 有着浓厚的兴趣，对深度学习（例如 LLM、生成模型等）的最新发展有所了解
  

• 拥有使用深度学习框架（例如 PyTorch、TensorRT-LLM、NeMo、vLLM）的工作经验

JR1997648

Infrastructure Software Engineer, Deep Learning Libraries

• 具备扎实的 Python（或其他类似语言）编程技能，并熟悉 C 或 C++ 开发
  

• 具备搭建、维护及自动化持续集成系统（例如 Jenkins）的经验
  

• 精通软件配置管理工具（例如 Git、Perforce）和构建系统（例如 Make、CMake、Bazel）

JR1999021

Infrastructure Software Engineer, Deep Learning Libraries

• 3 年以上相关工作经验
  

• 具备扎实的 Python（或其他类似语言）编程技能，并熟悉 C 或 C++ 开发
  

• 具备搭建、维护以及自动化持续集成系统（例如 Jenkins、GitHub Actions、GitLab 管道、Azure DevOps）的能力

• 精通软件配置管理工具（例如 Git、Perforce）和构建系统（例如 Make、CMake、Bazel）

JR2003871

Senior AI Infrastructure Software Engineer

• 具备高级的 Python 技能（必须具备），丰富的 JavaScript 经验，以及深厚的软件工程原理、面向对象编程或函数式编程以及编写高性能、可维护代码的知识
  

• 在实际生产环境中，具备出色的微服务、网络应用程序、SQL 和 NoSQL 数据库（特别是 MongoDB 和 Redis）的构建能力，且能够运用容器、Kubernetes 和 CI、CD 工具进行开发
  

• 在分布式消息系统（例如 Kafka）方面拥有丰富经验，并且能够将事件驱动或解耦架构融入到强大的企业解决方案中
  

• 在实际操作中整合和优化 LLM 或智能代理框架（例如 LangChain、LangGraph、AutoGen、OpenAI 函数、RAG、向量数据库、及时工程）的经验

应届生与实习生招聘岗位

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以下应届生与实习生招聘岗位工作地点为：北京或上海

JR2007916

Deep Learning Performance Architect - New College Grad 2026

JR2006158

Deep Learning Performance Architect - Intern - 2026

 Deep Learning Performance Architect 

• 深入理解软硬件性能分析方法，并有优化性能经验

• 熟悉并行编程模型或 CUDA

• 了解常用 AI 编译技术（例如 OpenAI Triton、MLIR、TVM 等）

• 熟悉主流 LLM 框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM）

JR2007090

Deep Learning Performance Architect - New College Grad 2026

JR2006236

Computer Architecture Intern - LLM, 2026 

JR2006158

Deep Learning Performance Architect - Intern - 2026

JR2006721

Computer Architecture Intern – 2026

 Deep Learning Performance Architect 

• 扎实的计算机系统知识背景，以及数理逻辑能力
  

• 对大模型场景的推理优化工作有直接的相关经验，包括但不限于TensorRT LLM、vLLM、SGLang、MLC LLM、LLama.cpp 等
  

• L3 有模型系统联合优化的技术经验，包括但不限于低比特量化，speculative decoding、sparse attention、模型压缩等

NVIDIA DevTech Compute APAC – 计算专家团队

我们是一支“懂数学、懂芯片、懂应用”的工程师队伍，分布在北京、上海、深圳、台北、首尔、悉尼，拥有超过 100 名工程师。我们坚持性能剖析导向优化，基于真实工作负载做协同设计，并在过去十多年里与国内外领先公司合作，共同发现、优化并推进了众多关键计算方向。

岗位申请通过以下邮箱投递：

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以下社招岗位工作地点为：上海、北京或深圳

社招岗位

JR2005689

Developer Technology Engineer – LLM

• 具备大规模 LLM 训练或推理方面的经验，包括 LLM 框架的开发以及性能优化
  

• 具备并行编程经验者优先，理想情况下需具备 CUDA C 或 C++ 编程能力
  

• 出色的沟通和组织能力，具备逻辑清晰的解决问题思路，良好的时间管理和任务优先级安排能力

JR2005874

Developer Technology Engineer - AI

• 3 年以上工作经验，熟练掌握 C 或 C++ 或 Python 编程语言，对软件设计、编程技术和算法有深刻的理解

• 拥有 2 年以上基于 LLM 的训练框架开发及性能优化方面的经验

• 扎实的数学基础，包括线性代数和数值方法

• 具备并行编程经验，优先考虑熟悉 CUDA C 或 C++ 的申请者

JR2005877

Developer Technology Engineer - AI

• 需要至少 2 年的工作经验
  

• 精通 C 或 C++ 或 Fortran 语言
  

• 对软件设计、编程技术和算法有深入的了解
  

• 在 LLM 的训练和推理优化方面拥有专业知识，包括但不限于在分布式训练和推理、NCCL、NVSHMEM、IB、RoCE 等方面的开发和优化经验
  

• 扎实的数学基础，包括线性代数和数值方法
  

• 具备并行编程经验者优先，理想情况下需熟悉 CUDA C 或 C++ 和 OpenACC 语言

岗位申请通过以下邮箱投递：[email protected]

以下应届生与实习生招聘岗位工作地点为：北京或上海

应届生与实习生招聘岗位

JR2007764

Developer Technology Engineer - 

AI, New College Graduate 2026

JR2007832

Developer Technology Engineer - 

AI, New College Grad 2026

JR2007816

Developer Technology Engineer - 

AI, New College Grad 2026

JR2006910

AI Developer Technology Engineer Intern, CUDA - 2026

JR2006904

Developer Technology Engineer Intern - 2026

 Developer Technology Engineer 

• 具备 LLM 训练或推理方面的经验，包括 LLM 框架的开发以及性能优化

• 具备并行编程经验者优先，理想情况下需具备 CUDA C 或 C++ 编程能力

• 出色的沟通和组织能力，具备逻辑清晰的解决问题思路，良好的时间管理和任务优先级安排能力

JR2007742

Developer Technology Engineer - New College Grad 2026

 Developer Technology Engineer 

• 具备使用一种或多种物理仿真工具（例如 MuJoCo、Isaac Sim、PyBullet、Drake 或 Gazebo）的实际经验
  

• 曾参与具身智能（Embodied AI）相关项目，或在专注于物理仿真的仿人机器人公司具有工作经历

• 熟悉 C++、CUDA、Python 和 Linux

GTC 2026 将于 2026 年 3 月 16 至 19 日在美国加州圣何塞及线上同步举行，点击“阅读原文”或扫描下方二维码，立即注册线上大会或购买现场参会门票。