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NVIDIA China SAE帮助客户更好的利用GPU实现降本增效

NVIDIA英伟达企业解决方案 ? 来源:NVIDIA英伟达 ? 作者:NVIDIA英伟达 ? 2022-02-07 11:50 ? 次阅读
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01 我们是NVIDIA China SAE!

NVIDIA China SAE (Solution Architect Enterprise)是NVIDIA中国区解决方案架构团队。我们的目标是为中国企业级客户提供优质的软硬件解决方案,帮助客户更好的利用GPU实现降本增效。

我们,是销售线的技术顾问,扫清客户对于GPU使用的一切疑问;

我们,是NVIDIA技术的布道者,向客户传播GPU加速AI工作负载的奥秘;

我们,也是解决方案的生产者,为各行各业的客户定制能提高生产效率的最佳实践。

02加入我们的N个理由?福利多多,惊喜多多!

划重点,划重点,我们来啦!

假期多多!每年15天年假+8天季度假!生活不止眼前的苟且,还可以有诗和远方!

没有打卡,工作时间灵活安排!不用来办公室,想在哪儿办公就在哪儿办公,家里or星巴克,空调房里or阳光下,随你喜欢!

全员持股,员工优惠购股!再瞧瞧咱这坐了火箭的股价,让你知道花儿为什么那样“红”!

最最重要的是,作为GPU,人工智能自动驾驶的全球领导者,我们有深厚的技术积累,超级open的技术氛围,多到爆炸的Training Session,让你和众多业界大牛并肩工作,快速提升自己,获得满满成就感。

03什么样的你会备受青睐?

作为整个中国区的解决方案架构团队,业务多样性,成就了SAE团队的技术多元化。

假如你乐于与客户交流,希望随时了解行业变化,与不同的业界大牛探讨技术方案,解决客户抛出的各种实战问题,我们期望你或是对CV/NLP/RL/搜索推荐/大数据/加速计算中一两个方向有过深入耕耘,或是对GPU,CUDA,TensorRT,Triton,TVM,vGPU, Rendering, Codec, NCCL, IB 等技术有丰富经验。

我们需要你用自身的技术储备,帮助各个行业的客户用好GPU,从GPU中收益!

如果你更想静静地做些Research,深入完成一些行业解决方案,没问题,我们希望您对以下某一方向有深刻理解:

NLP/ASR/TTS

Compute (加速计算 , HPC)

CV/CG (Computer Graphics)

组内目前有Digital Human,中文ASR和TTS,GNN(图神经网络)计算框架开发,以及inference加速等多条技术路线供你选择,成长空间巨大!

你是否担心,英文会成为你的绊脚石?No, no, no. 只要你英语读写能力OK,就能胜任绝大部分工作!

04面试问些什么?

当然,分Team,看岗位啦,但总体会涵盖:

明确阐述自己做过的项目,个人贡献,及如何在项目中解决问题,脱颖而出;

对于使用过的相关技术或工具的理解,是否了解过技术的底层原理,不希望只是拿来主义哟;

对AI/DL/GPU/网络技术中基本概念和原理的理解;

Case Study,面对一个实际的场景或问题,给出一个大致的解决方案;

得体的言行,敏捷的思维,永远是加分项!

05在SAE团队的职业发展会是如何?

你是否有35+、40+的焦虑?是否有KPI重压下的困扰?在NVIDIA,不存在的!我们永远敬畏技术,期待卓越,崇尚自我驱动。在这里有两条路线供你选择:

成为技术大牛。在某一领域不管钻研,不断精进,成为某一方向极具影响力的扫地僧,你的职级、待遇、和地位也会随着技术影响力的扩大而显著提升!

专向管理岗位。凝聚团队成员,带领团队在某一行业深耕,运筹帷幄掌控大局~~

期待NVIDIA 开放,自由,包容的氛围,让你的职业生涯迈向新的台阶!!!

职位列表

除了下述正式员工岗位,我们还有众多实习生岗位开放,“快到碗里来”!

CSP Deep

Learning Solution Architect

岗位描述

对NVIDIA中国头部互联网客户的GPU业务拓展提供技术支持;

与商务拓展经历配合,与客户交流发现GPU机会,梳理需求和问题;

向客户推广NVIDIA软件解决方案,进行相关技术培训,解决客户使用GPU过程中的问题;

与客户研发团队深入合作,帮助将NVIDIA软件方案继承到客户业务中,使重要的AI项目成功上线。

岗位要求

计算机、电气工程或计算机科学等专业本科或硕士以上学历;

精通一项或多项AI/DL技术,包括但不限于算法工程开发、DL算法训练、算法推理优化/加速等,领域包括但不限于NLP, CV,推荐系统,CG,语音,大数据,分布式训练等;

出色的沟通和表达能力,乐于与人交流,愿意面向客户;

有NVIDIA软件技术丰富使用经验者优先,包括CUDA, TensorRT,Triton,NCCL等。

工作地点

北京,上海,深圳

简历投递邮箱

riverl@nvidia.com

Deep Learning

Algorithm Engineer/Architect

岗位描述

模型算法研究,针对GPU高效运行优化算法或工程实现;

帮助客户定位解决实际问题,如多GPU高效训练,低精度推理,使用CUDA对模型提速等;

针对某一行业的具体问题开发solution或参考实现。

三个方向 (任选其一):

· NLP/ASR/TTS

· Compute(加速计算 , HPC)

· CV/CG(Computer Graphics)

岗位要求

毕业为计算机,电子信息,自动化等相关专业,硕士及以上学历;

熟练掌握(至少一种)C/C++/CUDA/Python编程语言;

掌握深度学习相关理论,在一个或多个垂直领域有深耕,如加速计算,ASR,TTS,NLP,Rendering(Ray tracing/OpenGL/DirectX),CV;

有一定的Research能力,能独立进行研究与开发工作,跟踪业内进展;

加分项:

· 熟悉CUDA和GPU架构者优先;

· 顶会论文发表者优先;

工作地点

北京,上海

简历投递邮箱

regular_china_sae@nvidia.com

原文标题:NVIDIA招聘|解决方案架构团队详细解析(含面试攻略)

文章出处:【微信公众号:NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

审核编辑:汤梓红

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
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