[北京]NVIDIA

自从1993年以来，NVIDIA (纳斯达克代码: NVDA) 一直在视觉计算的艺术与科学发展中勇当开路先锋。NVIDIA 公司的诸多技术正在彻底转变显示世界的面貌，使其成为充满互动与探索的世界，这将影响所有人，不论是游戏玩家、科学家还是消费者或者是企业客户。

NVIDIA在APAC区域正在组建一支面向全球市场的，主要负责机器学习/深度学习端到端解决方案，算法设计，及相关计算问题研究的研发团队。

工作地点为北京

招聘的职位为：高性能计算研发工程师及机器学习算法工程师

你能获得的：有竞争力的薪资，弹性工作时间，负责任的领导，以及快速成长的机会。

高性能计算研发工程师

工作职责：

0.开发实现及优化机器学习（深度学习）中核心算法模块。

1.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）。

2.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。

3.对内为其他团队提供技术支撑。

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。

要求：

0.电子、自动化、计算机等相关专业，硕士及以上学历。

1.有性能分析，性能模型，或性能优化背景和经验。

2.熟悉计算机体系结构。在某种处理器架构上（GPU，ARM，FPGA，MIC，申威等）做过深入工作。

机器学习算法工程师

工作职责：

0.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。

1.运用最新机器学习（深度学习）技术，解决制造，金融，通信，医疗等行业中遇到的实际问题。

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.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NVIDIA的战略规划，提前储备相关领域的新技术。

要求：

0.电子、自动化、计算机等相关专业，硕士及以上学历。

1.理解，熟练掌握和运用机器学习的基础理论和方法。

2.在一个或多个垂直领域有过深入研究（包括但不限于图像处理，语音识别，语义理解，推荐算法等）。